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基于流形的半监督分类方法研究
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基于流形的半监督分类方法研究
论文目录
 
致谢第1-5 页
摘要第5-7 页
Abstract第7-10 页
目次第10-12 页
1 绪论第12-18 页
　　· 基本概念第12-13 页
　　· 本文研究背景第13-15 页
　　· 本文主要成果第15-18 页
2 流形学习与核方法简介第18-31 页
　　· 流形学习第18-26 页
　　· 核方法第26-31 页
3 基于概率的局部线性嵌入方法(PLLE)第31-48 页
　　· 引言第31-32 页
　　· 逻辑回归(LD)分类方法第32-34 页
　　· 有监督的局部线性嵌入(SLLE)算法第34-36 页
　　· PLLE:基于概率的局部线性嵌入第36-40 页
　　· 基于概率的拉普拉斯算法(PLE)第40-41 页
　　· 数值试验第41-48 页
4 点对约束传播(PCP)方法及其分析与应用第48-64 页
　　· 引言第48-49 页
　　· 基本聚类方法及度量第49-53 页
　　· 点对约束传播算法(PCP)第53-60 页
　　· 基于点对约束的概率拉普拉斯算法(PCP-PLE)第60-64 页
5 基于点对约束传播(PCP)的模型及其主动学习第64-83 页
　　· 引言第64-65 页
　　· PCP的概率模型第65-69 页
　　· 基于PCP的无监督聚类算法第69-72 页
　　· 约束集合的改进第72-75 页
　　· PCP-类方法的迭代改善第75-83 页
6 本文总结与展望第83-85 页
参考文献第85-92 页
攻读博士学位期间主要研究成果第92 页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。
 
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