基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习

黄金玻; 粟兴旺; 吴琳; 许茹玉; 王晓明

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基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习

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多随机经验核学习机(multiple random empirical kernel learning machine,MREKLM)选取少量样本来构造经验特征空间,但在投影时没有考虑数据的分布信息,并且样本选择时间长。为了利用样本的分布信息,引入了类内散度矩阵,提出了基于类内方差的多经验核学习(ICVMEKL),使得样本在投影时能考虑样本类内信息,强化了分类边界,提高了分类精度。进一步,为了降低样本选择时间,利用了基于位置敏感哈希的边界点提取方法(BPLSH)来选择样本,提出了基于位置敏感哈希算法改进的ICVMEKL(ICVMEKL_I),使构建经验核的样本不再需要从候选集中获取,降低了训练时间。多个数据集上的实验结果表明,ICVMEKL能有效提高精度,ICVMEKL_I能大幅降低训练时间,两者都表现出了良好的泛化性能。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第11期|3340-3345|共6页
作者
黄金玻; 粟兴旺; 吴琳; 许茹玉; 王晓明;
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作者单位

西华大学计算机与软件工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
多核学习; 经验核映射; 模式识别; 核方法; 机器学习;

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