面向高维大数据的子空间集成学习方法研究



面向高维大数据的子空间集成学习方法研究

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面向高维大数据的子空间集成学习方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-16页
第一章绪论	第16-22页
1.1 研究背景和意义	第16-19页
1.1.1 高维数据及其特点	第16-17页
1.1.2 高维数据分析面临的问题	第17-19页
1.2 本文的主要研究内容及特色	第19-20页
1.3 论文的组织结构	第20-22页
第二章集成学习与子空间学习相关技术	第22-34页
2.1 集成学习的一般方法	第22-26页
2.1.1 集成学习的机制	第23-24页
2.1.2 集成算法的组成	第24-26页
2.2 高维数据集成分类	第26-27页
2.3 聚类集成	第27-30页
2.4 子空间聚类	第30-31页
2.5 非平衡数据学习	第31-34页
第三章分布式属性加权子空间抽样随机森林算法研究	第34-52页
3.1 随机森林	第34-38页
3.1.1 决策树算法	第34-36页
3.1.2 随机森林算法	第36-38页
3.2 属性加权子空间抽样随机森林	第38-39页
3.3 基于R的分布式属性加权子空间抽样随机森林算法wsrf及实现	第39-42页
3.4 实验对比及结果分析	第42-51页
3.4.1 数据集	第42页
3.4.2 实验设置	第42-44页
3.4.3 实验结果	第44-51页
3.5 小结	第51-52页
第四章基于双向聚类的属性子空间分层抽样随机森林算法	第52-66页
4.1 基于置换的属性重要度	第52-53页
4.2 基于重要度的属性分组	第53-54页
4.3 双向子空间聚类	第54-57页
4.4 双向聚类属性子空间分层抽样随机森林算法	第57页
4.5 实验对比及结果分析	第57-63页
4.5.1 数据集	第57-59页
4.5.2 实验设置	第59页
4.5.3 实验结果	第59-63页
4.6 小结	第63-66页
第五章双层表达的组变量加权子空间文本聚类集成学习方法	第66-88页
5.1 文本的表示	第67-68页
5.2 多视图软子空间聚类	第68-69页
5.3 LDA主题模型	第69-70页
5.4 平衡双层软子空间聚类	第70-75页
5.5 基于欧式距离的模糊聚类集成	第75-78页
5.6 双层表达的组变量加权子空间聚类集成算法	第78页
5.7 实验对比及结果分析	第78-83页
5.7.1 数据集	第79-81页
5.7.2 实验设置	第81页
5.7.3 评估指标	第81-82页
5.7.4 实验结果	第82-83页
5.8 小结	第83-88页
第六章面向非平衡数据聚类分层抽样集成学习方法	第88-96页
6.1 问题的提出	第88-89页
6.2 聚类分层抽样集成学习方法	第89-92页
6.3 实验对比与结果分析	第92-94页
6.3.1 实验设置与数据集	第92-93页
6.3.2 实验结果	第93-94页
6.4 小结	第94-96页
总结与展望	第96-98页
参考文献	第98-112页
致谢	第112-114页
作者简介	第114-115页

本篇论文共115页，点击这进入下载页面。

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