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基于MIC改进的PCA和CFS特征降维算法研究

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基于MIC改进的PCA和CFS特征降维算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文主要工作第13-14页
    1.4 本文创新点第14页
    1.5 本文结构安排第14-16页
第2章 相关概念和研究思路第16-30页
    2.1 特征降维第16-18页
        2.1.1 特征抽取第16-17页
        2.1.2 特征选择第17-18页
    2.2 常用变量间相关性度量方式第18-21页
        2.2.1 Pearson相关系数第18-19页
        2.2.2 Spearman秩相关系数第19页
        2.2.3 Kendall相关系数第19页
        2.2.4 互信息第19-20页
        2.2.5 最大信息系数第20-21页
    2.3 常用分类器第21-27页
        2.3.1 K近邻算法第21-23页
        2.3.2 朴素贝叶斯算法第23-24页
        2.3.4 支持向量机第24-25页
        2.3.5 决策树第25-27页
    2.4 研究思路框架第27-28页
    2.5 交叉验证第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 改进的PCA算法:YJ-MICPCA算法第30-43页
    3.1 主成分分析第30-31页
    3.2 改进的主成分分析算法:YJ-MICPCA第31-33页
        3.2.1 Yeo-Johnson变换第31-32页
        3.2.2 YJ-MICPCA算法第32-33页
    3.3 模拟研究第33-35页
        3.3.1 模拟设计第33页
        3.3.2 模拟结果第33-35页
    3.4 实验及结果分析第35-42页
        3.4.1 流程与数据集第35-36页
        3.4.2 分类器参数设置第36页
        3.4.3 实验结果与分析第36-40页
        3.4.4 不同方法的结果比较第40-42页
    3.5 结论第42页
    3.6 本章小结第42-43页
第4章 改进的CFS算法:MICCFS算法第43-55页
    4.1 基于关联性的特征选择算法第43-44页
    4.2 改进的基于关联性特征选择算法:MICCFS第44-46页
        4.2.1 MICCFS算法第44-45页
        4.2.2 时间复杂度比较第45-46页
    4.3 实验及结果分析第46-53页
        4.3.1 流程与实验数据集第46-47页
        4.3.2 分类器参数设置第47页
        4.3.3 评价比较准则第47-48页
        4.3.4 结果与讨论第48-52页
            4.3.4.1 回归结果第48-50页
            4.3.4.2 分类结果第50-52页
        4.3.5 不同算法的比较第52-53页
    4.4 结论第53-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第5章 总结与展望第55-57页
    5.1 本文研究工作的总结第55-56页
    5.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
攻读硕士期间发表的论文及比赛第62-63页
    论文第62页
    建模比赛第62-63页
附录第63-64页

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