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基于主成分分析的特征提取的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 符号对照表 | 第10-11页 | | 缩略语对照表 | 第11-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-18页 | | 1.1 选题背景和研究意义 | 第14-15页 | | 1.2 研究现状 | 第15-16页 | | 1.3 本文的主要工作及结构安排 | 第16-18页 | | 第二章 主成分分析 | 第18-28页 | | 2.1 引言 | 第18页 | | 2.2 主成分分析的几何意义 | 第18-20页 | | 2.3 主成分分析的思想 | 第20-21页 | | 2.4 主成分分析的实现 | 第21-25页 | | 2.4.1 主成分分析的数学模型 | 第21-22页 | | 2.4.2 主成分分析推导 | 第22-25页 | | 2.5 主成分贡献率 | 第25-26页 | | 2.5.1 主成分分析算法的步骤 | 第25-26页 | | 2.6 本章总结 | 第26-28页 | | 第三章 基于递归二维主成分分析的特征提取 | 第28-36页 | | 3.1 引言 | 第28页 | | 3.2 二维主成分分析 | 第28-30页 | | 3.2.1 2DPCA的主要思想 | 第28-29页 | | 3.2.2 二维主成分分析算法 | 第29-30页 | | 3.2.3 2DPCA下的特征提取 | 第30页 | | 3.3 递归 2DPCA | 第30-32页 | | 3.3.1 二维主成分分析的定性分析 | 第31-32页 | | 3.3.2 递归二维主成分分析算法 | 第32页 | | 3.4 递归二维主成分分析的实验结果与分析 | 第32-34页 | | 3.4.1 人脸数据库 | 第33页 | | 3.4.2 实验结果与分析 | 第33-34页 | | 3.5 本章小结 | 第34-36页 | | 第四章 基于核集成PCA的特征提取 | 第36-46页 | | 4.1 引言 | 第36页 | | 4.2 核主成分分析 | 第36-39页 | | 4.2.1 核主成分分析 | 第36-38页 | | 4.2.2 基于核PCA的特征提取 | 第38-39页 | | 4.3 核集成PCA | 第39-41页 | | 4.3.2 核集成PCA | 第40-41页 | | 4.3.3 核集成PCA的主要步骤 | 第41页 | | 4.4 实验与分析 | 第41-43页 | | 4.5 本章小结 | 第43-46页 | | 第五章 基于Nystr?m集成KPCA的特征提取 | 第46-54页 | | 5.1 引言 | 第46页 | | 5.2 Nystr?m方法理论 | 第46-48页 | | 5.2.1 Nystr?m方法近似特征函数 | 第47-48页 | | 5.3 Nystr?m方法近似估计核矩阵 | 第48-49页 | | 5.4 Nystr?m集成核PCA | 第49-51页 | | 5.4.2 Nystr?m 集成核 PCA | 第50页 | | 5.4.3 Nystr?m集成核PCA方法的主要步骤 | 第50-51页 | | 5.5 实验与分析 | 第51-52页 | | 5.6 本章小结 | 第52-54页 | | 第六章 总结与展望 | 第54-56页 | | 6.1 本文的主要工作 | 第54页 | | 6.2 进一步研究的工作 | 第54-56页 | | 参考文献 | 第56-60页 | | 致谢 | 第60-62页 | | 作者简介 | 第62-63页 |
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论文编号BS3395562，这篇论文共63页
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