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声明
第一章绪论
1.1应用背景
1.1.1人脸检测与识别
1.1.2微阵列数据基因选择
1.1.3文本分类
1.1.4数据可视化
1.2研究现状
1.3研究意义与目标
1.4论文结构
第二章特征降维
2.1类别可分性判别
2.2特征提取
2.2.1主成分分析
2.2.2 Fisher线性判别分析
2.2.3基于流形的特征提取方法
2.3特征选择
2.3.1方差
2.3.2 Fisher分数
第三章基于支持向量机(SVM)的特征选择
3.1支持向量机简介
3.2改进的基于SVM的特征选择算法
3.2.1输入空间的特征降维
3.2.2特征空间的特征降维
3.2.3输入空间与特征空间的联合
3.3实验结果
3.3.1输入空间实验
3.3.2特征空间实验
3.3.3输入和特征空间的联合实验
3.4小结
第四章 基于有监督局部保留准则的特征降维
4.1局部保留准则及其在特征降维中的应用
4.2局部保留准则的优缺点分析
4.3有监督的局部保留准则及其在特征降维中的应用
4.3.1有监督的局部保留准则
4.3.2有监督的局部保留投影
4.3.3实验结果
4.3.4有监督的Laplacian分数
4.3.5实验结果
4.4小结
第五章总结与展望
致谢
参考文献
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文