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基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习

Multiple empirical kernel learning based on intra-class variance and locality-sensitive hashing
黄金玻
粟兴旺
吴琳
许茹玉
王晓明
西华大学 计算机与软件工程学院, 成都 610039

摘要

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。

基金项目

四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0533)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0171
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3340-3345
文章编号: 1001-3695(2022)11-022-3340-06

发布历史

[2022-06-20] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版

引用本文

黄金玻, 粟兴旺, 吴琳, 等. 基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3340-3345. (Huang Jinbo, Su Xingwang, Wu Lin, et al. Multiple empirical kernel learning based on intra-class variance and locality-sensitive hashing [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3340-3345. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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