稀疏学习及其在数据挖掘的应用



稀疏学习及其在数据挖掘的应用

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稀疏学习及其在数据挖掘的应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
· 选题及研究背景	第9-10页
· 本文研究内容和组织框架	第10-13页
第二章相关技术介绍	第13-21页
· 稀疏学习	第13-16页
· kNN算法	第16-18页
· 决策树	第18页
· 子空间学习	第18-19页
· 属性选择	第19-21页
第三章基于稀疏学习和决策树k最近邻分类算法	第21-33页
· 引言	第21-23页
· DTkNNC算法	第23-28页
· 背景知识	第23-24页
· DTkNNC算法的提出	第24-26页
· 优化求解及收敛性讨论	第26-28页
· 实验结果和分析	第28-32页
· 实验数据和评价指标	第28页
· 实验结果分析	第28-32页
· 本章小结	第32-33页
第四章基于子空间学习和图稀疏学习的属性选择算法	第33-43页
· 引言	第33-34页
· 算法描述	第34-38页
· 基于稀疏学习的辨别属性选择	第34-35页
· SG_FS算法	第35-36页
· 优化分析求解	第36-38页
· 实验与结果分析	第38-42页
· 实验数据集和评价指标	第38-39页
· 实验结果和分析	第39-42页
· 本章小结	第42-43页
第五章总结与展望	第43-45页
· 总结	第43-44页
· 展望	第44-45页
参考文献	第45-50页
攻读硕士期间取得的科研成果	第50-51页
攻读硕士期间获得的奖项	第51页
攻读硕士期间研究项目情况	第51-52页
致谢	第52-53页

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