文档介绍：答辩委员会主席:指导教师姓名:申请学位级别:论文定稿冢学位授予单位:学位授予期:赵明旺教授武汉科技大学信息科学与工程学院评阅人:酬荣强教授胡荣强教授千耀青教授
指导教师签名:垄【:.壑塑蓬论文作者签名:壑塑丝盈唬焊矗旱日期:趁么:乞:武汉科技大学研究生学位论文创新性声明研究生学位论文版权使用授权声明单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论究生学位论文收录工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆允许论文被查阅和借阅,同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。本人郑蘑声明:所呈交的学位论义是本人在导师指导馈?诮行研究所取得的成果。除丫文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘日。期:
武汉科技大学硕士学位论文摘要支持向量机是一种监督学习方法,以统计学习理论为基础,因良好的学习能力和泛化能力,一直以来在机器学习算法中,受到广泛的关注。同时,人们一直试图将支持向量机良好的分类学习性能应用在聚类学习中,并且提出了很多方法。为此,人们提出支持向量机反问题。支持向量机反问题是相对『侍舛裕且恢址半喽窖啊1疚奶岢一种通过将支持向量机的最优平面理论扩展到聚类算法中,通过寻找能促成最大间隔的一组最优标签,而并非在给定标签的样本上寻找最大间隔,从而完成支持向量机的反问题求本文在支持向量机的模型上,提出一种基于错分的最大间隔聚类算法。首先,本文对支持向量机算法进行了较为深入的研究,提出通过将支持向量最优平面理论应用到聚类算法中,解决支持向量机反问题,并在现有最大间隔聚类算法进行剖析对比之后,提出一种基于错分的最大间隔聚类算法,通过对错分支持向量的筛选和标签替换来实现最大间隔,同时通过实验仿真验证了该方法的有效性,并且经过与岛蜕綜的聚类结果进行比较发现,基于错分的最大问隔在对非线性样本聚类效果明显好于担彼惴ê芎玫乇免了非凸规划问题,很大程度上降低了计算复杂度。另外,本文还对现有最大间隔聚类算法中关于推广性能研究做了补充,实验表明,惴ň哂辛己玫耐乒隳芰Γ视糜诮大规模的聚类学习。关键字:支持向量机最大间隔错分支持向量标签替换支持向量机反问题聚类第解。
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武汉科技大学硕士学位论文目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外本课题研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本文主要研究内容以及章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章统计学习理论和支持向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯统计学习理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..榉缦兆钚』颉维与结构兆钚』颉支持向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.支持向量机基本原理和算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章最大间隔聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.最大间隔聚类基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最大间隔聚类算法分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章基于错分的最大间隔聚类求解支持向量机反问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于错分的最大间隔聚类算法设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验与结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验评价准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。论文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯