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高维空间L1范数约束的一类数据稀疏距离测度学习算法与应用
引用本文:胡正平,路亮,许成谦,侯明玉. 高维空间L1范数约束的一类数据稀疏距离测度学习算法与应用[J]. 数学的实践与认识, 2011, 41(6)
作者姓名:胡正平  路亮  许成谦  侯明玉
作者单位:燕山大学,信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004
基金项目:河北省自然科学基金,河北省自然科学基金,中国博士后自然科学基金,第二批中国博士后基金特别资助,国家自然科学基金
摘    要:现有一类分类算法通常采用经典欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度不能较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,从而影响这些方法对数据的描述能力.提出一种用于改善一类分类器描述性能的高维空间一类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法只需提供目标类数据,通过引入样本先验分布正则化项和L1范数惩罚的距离测度稀疏性约束,能有效解决高维空间小样本情况下的一类数据距离测度学习问题,并通过采用分块协调下降算法高效的解决距离测度学习的优化问题.学习的距离测度能容易的嵌入到一类分类器中,仿真实验结果表明采用学习的距离测度能有效改善一类分类器的描述性能,特别能够改善SVDD的描述能力,从而使得一类分类器具有更强的推广能力.

关 键 词:高维空间  稀疏距离测度学习  L1范数  一类分类器

Sparse Distance Metric Learning with L1-Norm Constraint for One-Class Samples in High-Dimensional Space and Its Application
HU Zheng-ping,LU Liang,XU Cheng-qian,HOU Ming-yu. Sparse Distance Metric Learning with L1-Norm Constraint for One-Class Samples in High-Dimensional Space and Its Application[J]. Mathematics in Practice and Theory, 2011, 41(6)
Authors:HU Zheng-ping  LU Liang  XU Cheng-qian  HOU Ming-yu
Abstract:
Keywords:high-dimensional space  sparse distance metric learning  l1-norm  one-class classifier
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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