东南大学学报(自然科学版)
東南大學學報(自然科學版)
동남대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
2期
335-339
,共5页
章品正%徐琴珍%王征%舒华忠
章品正%徐琴珍%王徵%舒華忠
장품정%서금진%왕정%서화충
混淆交叉%支持向量机树%有监督局部线性嵌入
混淆交扠%支持嚮量機樹%有鑑督跼部線性嵌入
혼효교차%지지향량궤수%유감독국부선성감입
针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.
針對特徵空間維數較高時,混淆交扠支持嚮量機樹中間節點的學習結果可能包含冗餘特徵信息的情況,攷慮各維特徵之間的相互關繫以及各數據點之間的相互關繫對數據的分類影響,提齣一種基于有鑑督跼部線性嵌入的支持嚮量機樹學習模型.攷慮每箇中間節點上需要不同的特徵信息進行跼部決策,分彆對每箇中間節點(包括根節點)上的樣例進行有鑑督跼部線性嵌入學習.實驗以手寫阿拉伯數字識彆問題為例驗證和分析瞭模型的結構和分類識彆性能,與其他學習模型的對比結果錶明,該模型能在有鑑督跼部線性嵌入學習的基礎上,以更精簡的結構穫得與其他學習模型可比的識彆精確率.
침대특정공간유수교고시,혼효교차지지향량궤수중간절점적학습결과가능포함용여특정신식적정황,고필각유특정지간적상호관계이급각수거점지간적상호관계대수거적분류영향,제출일충기우유감독국부선성감입적지지향량궤수학습모형.고필매개중간절점상수요불동적특정신식진행국부결책,분별대매개중간절점(포괄근절점)상적양례진행유감독국부선성감입학습.실험이수사아랍백수자식별문제위례험증화분석료모형적결구화분류식별성능,여기타학습모형적대비결과표명,해모형능재유감독국부선성감입학습적기출상,이경정간적결구획득여기타학습모형가비적식별정학솔.
