分类模型的不匹配问题及其解决方法

分类模型的上匹配问题及其解决方法

MODEL MISFIT IN CLASSIFICATION AND ITS SOLUTION

摘 要

Abstract

目 录

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 自动分类技术的发展概况

1.2.1 有监督分类技术的研究现状

1.2.2 半监督分类技术的研究现状

1.3 研究问题的定义

1.4 本文的结构安排

第2章 自动分类的理论和技术

2.1 分类的定义

2.2 有监督分类的相关技术

2.3 半监督分类的相关技术

第3章 基于路径的决策簇分类器

3.1 决策簇分类器介绍

3.2 决策簇分类器的问题

3.3 基于路径的决策簇分类器

3.4 实验与分析

3.4.1 实验描述

3.4.2 实验结果

3.5 本章小结

第4章 解决决策树模型上匹配的随机森林

4.1 随机森林介绍

4.2 随机森林的相关概念

4.3 基于专属随机树的随机森林

4.4 实验与分析

4.4.1 实验描述

4.4.2 实验结果

4.5 本章小结

第5章 基于层次聚类树的聚类标记

5.1 半监督学习

5.2 聚类标记

5.3 基于层次聚类树的聚类标记法

5.3.1 基本定义

5.3.2 PRC-Tree 分类器

5.3.3 为什么我们的算法能解决上匹配问题

5.4 实验与分析

5.4.1 实验描述

5.4.2 实验结果

5.5 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

致 谢