声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 无监督与半监督降维亟待解决的相关问题
1.4 本文的主要研究工作
1.5 本文内容安排
第二章 相关降维方法分析
2.1 线性判别分析
2.2 基于相关度的快速过滤型特征选择
2.3 最小冗余最大相关特征选择
2.4 其它相关度量特征选择
2.5 本章小结
第三章 基于重构概率类的半监督局部线性判别分析
3.1 引言
3.2 标记约束和成对约束的线性判别分析
3.3 重构概率类的半监督局部线性判别分析
3.4 实验及结果分析
3.5 本章小结
第四章 基于信息理论的无监督相关度增益度量
4.1 引言
4.2 信息理论概念
4.3 无监督相关度增益
4.4 本章小结
第五章 基于相关度增益的无监督特征选择
5.1 引言
5.2 相关知识
5.3 基于相关度增益的无监督特征选择
5.4 实验及结果分析
5.5 本章小结
第六章 基于信息理论和相关性分析的半监督代表特征选择
6.1 引言
6.2 相关度量的特征选择
6.3 基于信息理论和相关性分析的半监督代表特征选择
6.4 实验及结果分析
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表论文