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目录
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 论文的研究内容及组织结构
1.3.1 本文主要研究内容
1.3.2 论文组织结构
2 流形学习方法简介
2.1流形学习的研究背景
2.1.1 数据降维
2.1.2 流形学习基本概念
2.2流形学习基本算法及动态
2.2.1线性流形学习算法
2.2.2非线性流形学习算法
2.2.3其它具有代表性的非线性流形学习算法
2.2.4流形学习发展动态
2.3 流形学习算法中已知的问题
2.4 小结
3 半监督流形学习算法
3.1半监督学习算法
3.1.1 监督学习算法和无监督学习算法
3.1.2 半监督学习算法
3.2 有监督流形学习算法
3.2.1 基于Isomap的监督学习算法
3.2.2 基于LLE的监督算法
3.3 半监督流形学习算法
3.3.1 半监督流形学习算法思想
3.3.2 基于图的半监督算法
3.3.3 基于测地线距离的半监督分类
3.4 一种基于流形判别分析的半监督支持向量机算法(MDASSVM)
3.4.1 流形判别分析(MDA)
3.4.2 半监督支持向量机
3.4.3 基于流形判别分析的半监督支持向量机算法
3.4.4 多分类支持向量机算法
4 基于流形判别分析的半监督支持向量机算法的应用
4.1 引言
4.2 半监督流形学习的应用
4.2.1实验设置
4.2.2人工生成数据及UCI数据集
4.2.3人脸识别中的应用
4.3 本章小结
5总结与展望
参考文献
致谢