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在数据挖掘和机器学习的基于距离的各种技术中,例如基于距离的聚类和基于距离的分类,如何度量数据间的相似性已经成为一项基础任务.对于某一具体问题,采用合适的相似性度量,会使问题得到更有效的解决.越来越多的研究表明,通过对成对约束(正约束和负约束)的充分利用,从而得到与问题相匹配的相似性度量,能够大幅度地提升算法性能.目前基于约束的相似性度量研究主要是基于约束的距离度量学习,通过对约束信息的利用,学习一个距离度量矩阵,然后再进行分类或者聚类.通过对成对约束尤其是负约束的挖掘,提出一种基于成对约束的相似性度量准则