复杂数据分类方法及其应用分析-计算机软件与理论专业论文.docxVIP

types. KEY WORDS：Classification, Feature selection, mRMR, Support vector machine; Genetic algorithm 目 录 HYPERLINK \l _bookmark0 第一章 绪论 1 HYPERLINK \l _bookmark1 1.1 研究背景及意义 1 HYPERLINK \l _bookmark2 1.2 主要研究问题与研究思路 2 HYPERLINK \l _bookmark3 1.3 本文内容组织结构 3 HYPERLINK \l _bookmark4 第二章 高维数据降维分类方法研究现状及问题分析 6 HYPERLINK \l _bookmark5 2.1 高维数据分类分析及其应用概述 6 HYPERLINK \l _bookmark6 2.2 特征选择方法简介 7 HYPERLINK \l _bookmark7 2.2.1 特征选择的研究现状 7 HYPERLINK \l _bookmark8 2.2.2 特征有哪些信誉好的足球投注网站算法简介 8 HYPERLINK \l _bookmark9 2.3 特征提取方法简介 9 HYPERLINK \l _bookmark10 2.3.1 线性特征提取方法 10 HYPERLINK \l _bookmark11 2.3.2 非线性特征提取方法 10 HYPERLINK \l _bookmark12 2.4 集成分类方法简介 11 HYPERLINK \l _bookmark13 2.5 存在的主要问题 12 HYPERLINK \l _bookmark14 2.5.1 特征选择与特征提取方法比较 12 HYPERLINK \l _bookmark15 2.5.2 引入基于类的特征选择分类思想 13 HYPERLINK \l _bookmark16 2.6 本章小结 14 HYPERLINK \l _bookmark17 第三章 相关方法的基本概念和原理 15 HYPERLINK \l _bookmark18 3.1 mRMR 标准及其优势论证 15 HYPERLINK \l _bookmark19 3.1.1 熵和互信息的基本理论 15 HYPERLINK \l _bookmark20 3.1.2 mRMR 标准 17 HYPERLINK \l _bookmark21 3.2 支持向量机原理 17 HYPERLINK \l _bookmark22 3.2.1 线性支持向量机 18 HYPERLINK \l _bookmark23 3.2.2 非线性支持向量机 19 HYPERLINK \l _bookmark24 3.3 遗传算法基本原理 19 HYPERLINK \l _bookmark25 3.3.1 遗传算法的生物学基础和基本特点 19 HYPERLINK \l _bookmark26 3.3.2 遗传算法的基本步骤 20 HYPERLINK \l _bookmark27 3.4 本章小结 22 HYPERLINK \l _bookmark28 第四章 基于类的 mRMR+GA-SVM 两阶段分类算法的设计与实现 23 HYPERLINK \l _bookmark29 4.1 分类算法设计内容 23 HYPERLINK \l _bookmark30 4.2 mRMR 特征预选 24 HYPERLINK \l _bookmark31 4.3 基于类的特征子空间选择分类模式 25 HYPERLINK \l _bookmark32 4.4 类特征子空间选择的 GA-SVM 算法设计 26 HYPERLINK \l _bookmark33 4.5 算法创新点总结 29 HYPERLINK \l _bookmark34 4.6 实验设计及结果分析 30 HYPERLINK \l _bookmark35 4.6.1 数据集选择和算法分类效果评价标准 30 HYPERLINK \l _bookmark36 4.6.2 实验 1 与独立于类的特征选择方法比较 32 HYPERLINK \l _bookmark37 4.6.3 实验 2 与基于类的特征选择方法比较 34 HYPERLINK \l _bookmark38 4.7 本章小结 35 HYPERLINK \l _bookmark39 第五章 基于类特征子空间分类算法的推荐营销系统设计 36 HYPERLINK \l _bookmark40 5.1 推荐营销系统应用背景 36 HYPERLINK