声明
致谢
摘要
1 引言
1.1 国内外研究现状
1.2 研究的内容和目的
1.3 论文结构及章节安排
1.4 本章小结
2 相关工作研究
2.1 数据降维
2.1.1 数据预处理
2.1.2 数据降维
2.2 特征之间的相关性
2.1.1 标签特征的关联性
2.2.2 数据特征的关联性
3 一种基于共享子空间的数据表示模型
3.1 基于共享子空间的多标签数据重表示
3.1.1 共享空间识别模型
3.1.2 优化算法
3.1.3 计算复杂度分析
3.1.4 多标签学习算法
3.2 实验结果与分析
3.2.1 实验数据
3.2.2 实验结果评价指标
3.2.3 实验结果分析
3.3 本章小结
4 基于共享信息的聚类算法
4.1 基于共享信息的聚类分析
4.1.1 一种基于稀疏结构的无监督特征选择模型
4.1.2 模型的优化
4.1.3 计算复杂度分析
4.2 实验结果与分析
4.2.1 数据集说明和对比方法
4.2.2 实验结果评价指标
4.2.3 实验结果分析
4.3 本章小结
5 结论
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
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