多标签分类中特征选择算法研究

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多标签分类中特征选择算法研究

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多标签分类中特征选择算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第1章绪论	第10-15页
· 研究背景和意义	第10-11页
· 研究现状	第11-12页
· 研究内容及方案	第12-14页
· 论文的组织结构	第14-15页
第2章基本概念	第15-24页
· 数据分类	第15页
· 多标签分类	第15-16页
· 多标签分类算法概述	第16-18页
· 算法自适应方法	第16-17页
· 问题转化方法	第17-18页
· 集成学习方法	第18页
· 性能度量标准	第18-21页
· 基于实例的度量标准	第19页
· 基于标签的度量标准	第19-20页
· 基于排名的度量标准	第20-21页
· 特征选择	第21-23页
· 特征选择的定义	第21页
· 特征选择的过程	第21-22页
· 特征选择的分类	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
第3章基于表征分数的多标签特征选择算法	第24-34页
· 引言	第24页
· 最小二乘回归	第24-25页
· 基于表征分数的多标签特征选择算法	第25-28页
· 重构系数	第25-26页
· 表征分数	第26页
· 算法的流程图	第26-27页
· 算法的实现	第27-28页
· 实验结果及分析	第28-33页
· 实验数据	第28-29页
· 实验设置	第29页
· 实验结果及分析	第29-33页
· 本章小结	第33-34页
第4章基于改进型遗传算法的多标签特征选择算法	第34-48页
· 引言	第34-35页
· 遗传算法	第35-36页
· 模拟退火算法	第36-37页
· 基于改进型遗传算法的多标签特征选择算法	第37-42页
· Metropolis准则	第37-38页
· 大变异	第38页
· 算法的流程图	第38-40页
· 算法的实现	第40-42页
· 实验结果及分析	第42-47页
· 实验数据	第42页
· 实验设置	第42-43页
· 实验结果及分析	第43-47页
· 本章小结	第47-48页
第5章基于信息增益的多标签特征选择算法	第48-59页
· 引言	第48-49页
· 信息增益	第49页
· 交互信息	第49-50页
· 基于信息增益的多标签特征选择算法	第50-53页
· 特征与标签的关联性	第50-51页
· 算法的流程图	第51-52页
· 算法的实现	第52-53页
· 实验结果及分析	第53-58页
· 实验数据	第53-54页
· 实验设置	第54页
· 实验结果及分析	第54-58页
· 本章总结	第58-59页
第6章总结与展望	第59-60页
参考文献	第60-66页
致谢	第66-67页
攻读学位期间取得的研究成果	第67-69页
附件	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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