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数据降维的广义相关分析研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-9页 | | 目录 | 第9-16页 | | 第一章 绪论 | 第16-29页 | | ·模式识别简介 | 第16-17页 | | ·数据集分类 | 第17页 | | ·数据降维的意义与方法 | 第17-22页 | | ·主成分分析(PCA) | 第18-19页 | | ·线性判别分析(LDA) | 第19-20页 | | ·局部保持投影(LPP) | 第20页 | | ·典型相关分析(CCA) | 第20-21页 | | ·偏最小二乘回归(PLS) | 第21-22页 | | ·相关分析回顾 | 第22-24页 | | ·皮尔逊(Pearson)相关系数 | 第22页 | | ·余弦(Cosine)相关系数 | 第22-23页 | | ·斯皮尔曼(Spearman)秩相关系数 | 第23-24页 | | ·基于相关分析的降维方法所面临的问题 | 第24-26页 | | ·处理单视图数据时与 LDA 等价的困境 | 第24-25页 | | ·处理多视图数据的监督信息利用问题 | 第25-26页 | | ·处理多视图数据的全配对要求 | 第26页 | | ·论文的主要研究工作 | 第26-29页 | | ·贡献与创新 | 第26-27页 | | ·本文内容安排 | 第27-29页 | | 第二章 分类器引导的广义相关降维 | 第29-44页 | | ·引言 | 第29-30页 | | ·相关工作介绍 | 第30-33页 | | ·典型相关分析 | 第30-33页 | | ·相关性判别分析 | 第33页 | | ·分类器引导的相关性分析降维 | 第33-38页 | | ·类标号编码 | 第33-34页 | | ·分类器引导的广义相关降维方法 | 第34-38页 | | ·经验核空间中的降维方法 | 第38-39页 | | ·实验与分析 | 第39-43页 | | ·人工数据集上的实验 | 第39-41页 | | ·UCI 数据集上的实验 | 第41-43页 | | ·本章小结 | 第43-44页 | | 第三章 大相关分析 | 第44-60页 | | ·引言 | 第44-46页 | | ·相关工作介绍 | 第46-47页 | | ·典型相关分析 | 第46页 | | ·最大间隔机 | 第46-47页 | | ·相关性判别分析 | 第47页 | | ·大相关分析 | 第47-54页 | | ·研究动机 | 第47-48页 | | ·大相关分析方法 | 第48-54页 | | ·实验与分析 | 第54-59页 | | ·UCI 数据集上的实验 | 第54-56页 | | ·USPS 数据集上的实验 | 第56-59页 | | ·本章小结 | 第59-60页 | | 第四章 监督型局部保持的典型相关分析 | 第60-71页 | | ·引言 | 第60-61页 | | ·相关工作介绍 | 第61-63页 | | ·典型相关分析 | 第61-62页 | | ·局部保持的典型相关分析 | 第62-63页 | | ·监督型局部保持的典型相关分析 | 第63-66页 | | ·实验与分析 | 第66-70页 | | ·MFD 数据集上的实验 | 第66-67页 | | ·USPS 数据集上的实验 | 第67-70页 | | ·本章小结 | 第70-71页 | | 第五章 半监督半配对的广义相关分析 | 第71-95页 | | ·引言 | 第71-75页 | | ·相关工作介绍 | 第75-78页 | | ·典型相关分析 | 第75页 | | ·KCCA 的半监督拉普拉斯正则化 | 第75-77页 | | ·SemiCCA | 第77页 | | ·判别型典型相关分析 | 第77-78页 | | ·半监督典型相关分析 | 第78页 | | ·多视图数据的半监督半配对降维框架 | 第78-79页 | | ·半监督半配对广义相关分析 | 第79-83页 | | ·研究动机 | 第79-80页 | | ·公式推导 | 第80-81页 | | ·优化求解 | 第81-83页 | | ·实验与分析 | 第83-94页 | | ·人工数据集上的实验 | 第84-86页 | | ·半监督数据集(SSL)上的实验 | 第86-89页 | | ·MFD 数据集上的实验 | 第89-92页 | | ·WebKB 数据集上的实验 | 第92页 | | ·Ads 数据集上的实验 | 第92-94页 | | ·本章小结 | 第94-95页 | | 第六章 总结与展望 | 第95-97页 | | 参考文献 | 第97-108页 | | 致谢 | 第108-109页 | | 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第109-110页 | | 附录 | 第110-113页 |
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论文编号BS1648919，这篇论文共113页
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