基于相似性的特征选择方法研究



基于相似性的特征选择方法研究

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基于相似性的特征选择方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文主要工作及组织结构	第12-15页
1.3.1 论文主要工作	第12页
1.3.2 论文内容的组织结构	第12-15页
第2章基于相似性的特征选择方法	第15-35页
2.1 特征选择方法概述	第15页
2.2 特征选择方法分类	第15-17页
2.3 基于相似性的特征选择方法思想	第17-18页
2.4 基于相似性的特征选择方法	第18-24页
2.4.1 Laplacian Score算法	第18页
2.4.2 SPEC算法	第18-20页
2.4.3 Fisher Score算法	第20-21页
2.4.4 Trace Ratio算法	第21-22页
2.4.5 ReliefF算法	第22-24页
2.5 实验结果及分析	第24-34页
2.5.1 实验数据集	第24-25页
2.5.2 评价指标	第25-26页
2.5.3 实验结果与分析	第26-34页
2.6 本章小结	第34-35页
第3章相似性保留的特征选择框架优化	第35-49页
3.1 基本概念及公式	第35-36页
3.2 问题重构	第36-38页
3.3 基于SPFS框架的特征选择算法	第38-43页
3.3.1 SPFS-SFS	第38-39页
3.3.2 SPFS-NES	第39-41页
3.3.3 SPFS-LAR	第41-43页
3.4 实验结果及分析	第43-48页
3.4.1 评价指标	第43-44页
3.4.2 监督学习对比实验结果及分析	第44-45页
3.4.3 无监督学习对比实验结果及分析	第45-48页
3.5 本章小结	第48-49页
第4章基于属性依赖的半监督特征选择方法	第49-62页
4.1 半监督学习概念	第49-50页
4.2 半监督特征选择概念	第50页
4.3 基于成对约束的特征选择方法-Constraint score	第50-51页
4.4 基于属性依赖的半监督学习特征选择方法	第51-58页
4.4.1 问题描述及符号定义	第51-52页
4.4.2 SFSAD方法模型及算法描述	第52-58页
4.5 实验结果及分析	第58-61页
4.5.1 评价指标	第58页
4.5.2 实验结果及分析	第58-61页
4.6 本章小结	第61-62页
第5章总结与展望	第62-64页
5.1 论文总结	第62-63页
5.2 论文展望	第63-64页
致谢	第64-66页
参考文献	第66-70页
攻读学位期间取得的学位论文相关科研成果	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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