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
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
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