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题名普适性核度量标准比较研究
被引量：2
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作者
王裴岩
蔡东风
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
沈阳航空航天大学人机智能研究中心
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期2856-2868,共13页
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基金
国家自然科学基金(61402299)
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文摘
核方法是一类应用较为广泛的机器学习算法,已被应用于分类、聚类、回归和特征选择等方面.核函数的选择与参数优化一直是影响核方法效果的核心问题,从而推动了核度量标准,特别是普适性核度量标准的研究.对应用最为广泛的5种普适性核度量标准进行了分析与比较研究,包括KTA,EKTA,CKTA,FSM和KCSM.发现上述5种普适性度量标准的度量内容为特征空间中线性假设的平均间隔,与支持向量机最大化最小间隔的优化标准存在偏差.然后,使用模拟数据分析了上述标准的类别分布敏感性、线性平移敏感性、异方差数据敏感性,发现上述标准仅是核度量的充分非必要条件,好的核函数可能获得较低的度量值.最后,在9个UCI数据集和20Newsgroups数据集上比较了上述标准的度量效果,发现CKTA是度量效果最好的普适性核度量标准.
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关键词
核方法
核选择
核参数优化
普适性核度量标准
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Keywords
kernel method
kernel selection
kernel parameter optimization
universal kernel evaluation measure
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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