在當下很多機器學(xué)習任務(wù)中,數(shù)據(jù)存在形態(tài)正經(jīng)歷著由單源數(shù)據(jù)向多源數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)變的過程。數(shù)據(jù)形態(tài)的變化使得傳統(tǒng)的機器學(xué)習模型不再適用,進而研究適用于多源數(shù)據(jù)的新模型顯得尤為迫切。本文把這種針對多源數(shù)據(jù)新模型的研究統(tǒng)稱為多源數(shù)據(jù)融合。在已有研究文獻中,兩種最常見的多源數(shù)據(jù)形態(tài)分別是多分布多源數(shù)據(jù)和多特征集多源數(shù)據(jù),而針對這兩種數(shù)據(jù)形態(tài)最常用的兩種多源數(shù)據(jù)融合策略分別是遷移學(xué)習和協(xié)同學(xué)習。本文針對不同的多源數(shù)據(jù)形態(tài)提出了三個新的多源數(shù)據(jù)融合模型,較之于單源數(shù)據(jù)模型和已有的多源數(shù)據(jù)模型,所提算法在理論和性能表現(xiàn)上都有顯著提升。如下為本文針對多源數(shù)據(jù)融合問題的三個主要工作:1)第一個工作是針對多特征集多源數(shù)據(jù)的聚類新方法研究。已有的此類算法使用的協(xié)同聚類策略基本都是基于原型聚類,譜聚類等算法的改進,比較適用于樣本間距離可度量的數(shù)據(jù)。而對于共現(xiàn)數(shù)據(jù)來說,數(shù)據(jù)中的值代表的是樣本和特征的共現(xiàn)頻數(shù),從而每個源的數(shù)據(jù)可以看作一個已知的聯(lián)合概率分布。基于此假設(shè),本文提出了一種針對多特征集共現(xiàn)數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)信息理論協(xié)同聚類算法,所提算法將整個問題在信息論的框架下求解。從而使得聚類過程利用的并非樣本之間的距離信息,...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)
        1.2.1 多源數(shù)據(jù)協(xié)同學(xué)習
        1.2.2 多源數(shù)據(jù)遷移學(xué)習
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 背景知識
    2.1 信息理論協(xié)同聚類
    2.2 模糊系統(tǒng)
    2.3 最大均值差異
第三章 多源數(shù)據(jù)信息理論協(xié)同聚類
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 多源數(shù)據(jù)信息理論協(xié)同聚類
        3.3.1 目標函數(shù)構(gòu)造
        3.3.2 目標函數(shù)優(yōu)化
        3.3.3 收斂性證明
    3.4 實驗
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 實驗設(shè)置
        3.4.3 實驗結(jié)果
        3.4.4 參數(shù)分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 多源數(shù)據(jù)可解釋遷移表示學(xué)習
    4.1 引言
    4.2 基于TSK-FS的遷移表示學(xué)習
        4.2.1 遷移表示學(xué)習框架
        4.2.2 共享特征空間構(gòu)造
        4.2.3 分布匹配
        4.2.4 判別信息和結(jié)構(gòu)信息保持
        4.2.5 目標函數(shù)構(gòu)造和優(yōu)化
    4.3 實驗研究
        4.3.1 數(shù)據(jù)集
        4.3.2 實驗設(shè)置
        4.3.3 實驗結(jié)果
        4.3.4 參數(shù)分析
        4.3.5 可解釋性分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于聯(lián)合信息保持的多源數(shù)據(jù)異構(gòu)遷移
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作
    5.3 聯(lián)合信息保持
        5.3.1 問題形式化
        5.3.2 分布匹配
        5.3.3 配對信息保持
        5.3.4 結(jié)構(gòu)信息保持
        5.3.5 目標函數(shù)構(gòu)造和優(yōu)化
    5.4 實驗
        5.4.1 數(shù)據(jù)集
        5.4.2 實驗設(shè)置
        5.4.3 實驗結(jié)果
        5.4.4 參數(shù)分析
    5.5 本章小結(jié)
主要結(jié)論與展望
    主要結(jié)論
    展望
致謝
參考文獻
附錄:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號：3738234