有监督智能聚类与分类技术及其应用研究

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有监督智能聚类与分类技术及其应用研究

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有监督智能聚类与分类技术及其应用研究

论文目录
摘要	第3-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-24页
1.1 研究背景回顾	第11-14页
1.1.1 经典机器学习方法介绍	第12-14页
1.2 新兴应用场景下面临的挑战	第14-21页
1.2.1 迁移场景下聚类研究现状介绍	第16-18页
1.2.2 迁移场景下分类研究现状介绍	第18-21页
1.3 课题研究内容和本文结构	第21-24页
第二章基于中心引力优化的同步聚类算法	第24-48页
2.1 引言	第24-25页
2.2 基本概念及相关研究工作	第25-26页
2.2.1 中心引力优化CFO算法	第25-26页
2.3 重力同步聚类算法(G-Sync)	第26-33页
2.3.1 G-Sync算法相关定义	第26-28页
2.3.2 G-Sync算法描述	第28-30页
2.3.3 G-Sync算法收敛性分析	第30-33页
2.4 大规模数据集重力同步聚类算法（S-G-Sync）	第33-37页
2.4.1 S-G-Sync算法描述	第34-37页
2.5 实验研究	第37-47页
2.5.1 实验设置	第37页
2.5.2 G-Sync实验结果分析	第37-44页
2.5.3 S-G-Sync实验结果分析	第44-47页
2.6 本章小结	第47-48页
第三章基于近邻传播的迁移聚类算法	第48-70页
3.1 引言	第48-49页
3.2 近邻传播聚类算法（AP）	第49-50页
3.2.1 AP算法描述	第49-50页
3.3 迁移近邻传播聚类算法（TAP）	第50-60页
3.3.1 TAP算法描述	第50-53页
3.3.2 TAP算法因子图	第53-59页
3.3.3 TAP算法收敛性分析	第59-60页
3.4 实验研究	第60-68页
3.4.1 实验设置	第60-61页
3.4.2 人工数据集实验分析	第61-63页
3.4.3 真实数据集实验分析	第63-68页
3.4.4 参数敏感性分析	第68页
3.5 本章小结	第68-70页
第四章基于隐特征增维的半监督学习算法	第70-87页
4.1 引言	第70-71页
4.2 隐特征增维半监督学习算法SSLAHF	第71-76页
4.2.1 特征增维模型	第71页
4.2.2 增维空间中的隐特征转换模型	第71-75页
4.2.3 隐特征增维半监督学习模型SSLAHF	第75-76页
4.2.4 SSLAHF算法描述	第76页
4.3 实验研究	第76-86页
4.3.1 实验设置	第77-78页
4.3.2 真实数据实验结果分析	第78-83页
4.3.3 带有误标的数据实验结果分析	第83-86页
4.4 本章小结	第86-87页
第五章基于误差分布一致规则的选择性迁移分类学习	第87-108页
5.1 引言	第87-89页
5.2 基于误差分布的一致性准则(CCR)	第89-91页
5.2.1 CCR理论分析	第90-91页
5.3 基于误差分布一致准则的选择性迁移算法(CSTL)	第91-97页
5.3.1 基于LS-SVM的选择性迁移学习	第92-93页
5.3.2 源域数据的快速筛选	第93-95页
5.3.3 CSTL决策函数	第95页
5.3.4 CSTL算法描述	第95-96页
5.3.5 算法时间复杂度分析	第96-97页
5.4 实验研究	第97-107页
5.4.1 实验设置	第97页
5.4.2 模拟数据集实验	第97-101页
5.4.3 图片数据集实验分析	第101-105页
5.4.4 文本数据集实验分析	第105-107页
5.5 本章小结	第107-108页
第六章结束语	第108-111页
致谢	第111-112页
参考文献	第112-122页
附录	第122-123页
附录 1: 攻读博士学位期间撰写的相关论文、专利列表	第122-123页
附录 2: 攻读博士学位期间参加的科研项目列表	第123页

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