本文關(guān)鍵詞：最小化類內(nèi)距離和分類算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：支持向量機(jī)分類算法引入懲罰因子來調(diào)節(jié)過擬合和線性不可分時無解的問題,優(yōu)點(diǎn)是可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)取得最優(yōu)解,但帶來的問題是允許一部分樣本錯分。錯分的樣本在分類間隔之間失去了約束,導(dǎo)致兩類交界處樣本雜亂分布,并且增加了訓(xùn)練的負(fù)擔(dān)。為了解決上述問題,該文根據(jù)大間隔分類思想,基于類內(nèi)緊密類間松散的原則,提出一種新的分類算法,稱之為最小化類內(nèi)距離和(Intraclass-Distance-Sum-Minimization,IDSM)分類算法。該算法根據(jù)最小化類內(nèi)距離和準(zhǔn)則構(gòu)造訓(xùn)練模型,通過解析法求解得到最佳的映射法則,進(jìn)而利用該最佳映射法則對樣本進(jìn)行投影變換以達(dá)到類內(nèi)間隔小類間間隔大的效果。相應(yīng)地,為解決高維樣本分類問題,進(jìn)一步提出了該文算法的核化版本。在大量UCI數(shù)據(jù)集和Yale大學(xué)人臉數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該文算法的優(yōu)越性。
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;江蘇省信息融合軟件工程技術(shù)研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機(jī) 懲罰因子 大間隔分類思想 類內(nèi)距離和 映射法則
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170122,61272210)~~
【分類號】：TP391.4;TP18
【正文快照】： 2(江蘇省信息融合軟件工程技術(shù)研發(fā)中心江陰214405)1引言分類一直是人工智能和模式識別等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),分類算法廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、視頻跟蹤與檢測、智能收索、推薦系統(tǒng)、識別系統(tǒng)等領(lǐng)域,所以分類算法的發(fā)展與進(jìn)步改變著人們的生產(chǎn)和生活方式。目前常用的分類算

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本文編號：448991