基于t-混合模型和扩展保局投影的聚类与降维方法研究



基于t-混合模型和扩展保局投影的聚类与降维方法研究

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基于t-混合模型和扩展保局投影的聚类与降维方法研究

论文目录
中文摘要	第1-6 页
英文摘要	第6-9 页
目录	第9-19 页
第零章绪论	第19-29 页
· 引言	第19-21 页
· 模式识别中的几个概念	第21-22 页
· 聚类	第22-23 页
· 降维	第23-24 页
· 本文的工作	第24-29 页
第一章有限混合模型及其参数EM算法	第29-45 页
· 引言	第29-30 页
· 混合密度和可辨识性	第30-33 页
· 混合密度的定义与解释	第30-32 页
· 有限混合模型的可辨识性	第32-33 页
· 极大似然估计及其EM算法	第33-39 页
· 极大似然估计	第34-35 页
· 有限混合模型的EM算法	第35-39 页
· 多元高斯混合模型及其EM算法	第39-42 页
· 模型选择	第42-44 页
· 本章小结	第44-45 页
第二章稳健t-混合建模的EM算法	第45-75 页
· 引言	第45-48 页
· 多元t-混合模型及其参数EM算法	第48-53 页
· 多元t-分布的定义	第48-50 页
· 多元t-混合模型的极大似然估计及其EM算法	第50-53 页
· 使用SMEM算法的稳健t-混合建模	第53-65 页
· 引言	第53-54 页
· 分裂合并等式	第54-56 页
· 分裂合并方法	第56-58 页
· 稳健t-混合建模的SMEM算法	第58-59 页
· 实验结果	第59-62 页
· 结论	第62-65 页
· 稳健t-混合建模的贪婪EM算法	第65-72 页
· 引言	第65-66 页
· 贪婪EM算法	第66-67 页
· 稳健t-混合建模的贪婪EM算法	第67-70 页
· 实验结果	第70-72 页
· 结论	第72 页
· 本章小结	第72-75 页
第三章模式识别中的降维方法及分析	第75-95 页
· 引言	第75-76 页
· 主成分分析(PCA)	第76-80 页
· 二维主成分分析(2D-PCA)	第80-82 页
· 线性判别分析(LDA)	第82-84 页
· 二维线性判别分析(2D-LDA)	第84-86 页
· 非负矩阵分解(NMF)	第86-88 页
· MDS与ISOMAP	第88-90 页
· 局部线性嵌入(LLE)	第90-93 页
· Laplacian Eigenmaps	第93-94 页
· 本章小结	第94-95 页
第四章保局投影：一个新的线性降维方法	第95-137 页
· 引言	第95-98 页
· 保局投影(LPP)	第98-102 页
· 基于QR分解的保局投影	第102-112 页
· 引言	第102-103 页
· LPP／QR算法	第103-106 页
· 与广义LPP的等价性	第106-107 页
· 应用实验	第107-111 页
· 结论	第111-112 页
· 二维保局投影	第112-128 页
· 引言	第112 页
· 2D-LPP算法	第112-116 页
· 2D-LPP与其它二维线性降维方法之间的联系	第116-119 页
· 应用实验	第119-127 页
· 结论	第127-128 页
· 双向二维保局投影	第128-134 页
· 引言	第128 页
· B2DLPP算法	第128-132 页
· 应用试验	第132-134 页
· 结论	第134 页
· 本章小结	第134-137 页
第五章线性降维方法的混合模型	第137-147 页
· 引言	第137-138 页
· 主成分分析混合模型(PCA混合)	第138-140 页
· 线性判别分析混合模型(LDA混合)	第140-141 页
· 保局投影混合模型(LPP混合)	第141-142 页
· 应用实验	第142-144 页
· 在一个合成数据集上的实验	第142-144 页
· 在Yale人脸图像库上的实验	第144 页
· 本章小结	第144-147 页
第六章总结、讨论与下一步工作	第147-151 页
参考文献	第151-171 页
攻读博士学位期间发表的论文	第171-173 页
致谢	第173页

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