【摘 要】
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支持向量机作为一种发展成熟的机器学习算法,已在各领域得到广泛应用,但核参数的选择一直是影响支持向量机算法效果的核心问题.因为计算时间复杂度低且表现效果良好,独立于支持向量机的核学习准则在近年来广受青睐.本文介绍了两种典型的核学习准则,即基于核对齐思想的中心化核排列(Centered Kernel Target Alignment,CKTA)和基于聚类思想的核余弦相似度(Cosine Similar
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支持向量机作为一种发展成熟的机器学习算法,已在各领域得到广泛应用,但核参数的选择一直是影响支持向量机算法效果的核心问题.因为计算时间复杂度低且表现效果良好,独立于支持向量机的核学习准则在近年来广受青睐.本文介绍了两种典型的核学习准则,即基于核对齐思想的中心化核排列(Centered Kernel Target Alignment,CKTA)和基于聚类思想的核余弦相似度(Cosine Similarity of Kernel,CSK),并分别对它们进行了改进.针对CKTA将正常样本点和离群点同等对待,可能会影响样本在特征空间中的可分性,提出通过训练集对应的近邻矩阵中同类样本的比例来重构理想核矩阵,得到了新的局部中心化核排列(New Local Centered Kernel Target Alignment,NLCKTA),并基于最大化NLCKTA的取值推导出了其对应的多核学习方法.针对CSK取值不具有理论上的非负性而不易推广到多核学习的问题,通过将其同类平均余弦相似度拆分为正类平均余弦相似度和负类平均余弦相似度得到了新的核余弦相似度(New Cosine Similarity of Kernel,NCSK),并利用基本核函数对应的NCSK值的相对大小给出了其多核学习方法.仿真实验结果表明,NLCKTA在单核和多核学习能力上比起CKTA有明显提升,NCSK保持了CSK的单核学习能力,在多核学习表现上整体也优于CKTA.
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