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马氏距离多核支持向量机学习模型
被引量：
6
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作者
张凯军
梁循
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期219-224,共6页
支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法,被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布,降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题,提出一种马氏距离支持向量机学习模型,考虑总体样本的分布,并将...
支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法,被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布,降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题,提出一种马氏距离支持向量机学习模型,考虑总体样本的分布,并将该模型扩展到多核学习模型。通过数学方法将欧式距离核矩阵转化为马氏距离核矩阵,降低模型的实现难度。实验结果证明,该模型不仅保持了欧式距离多核学习模型的原有性质,且具有更好的分类精确度。
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关键词
马氏距离
欧氏距离
多核学习模型
支持向量机
核函数
线性判别分析
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职称材料
题名
马氏距离多核支持向量机学习模型
被引量：
6
1
作者
张凯军
梁循
机构
中国人民大学
信息学院
中国人民大学电子商务实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期219-224,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70871001
71271211)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(10XNI029)
北京市自然科学基金资助项目(4132067)
文摘
支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法,被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布,降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题,提出一种马氏距离支持向量机学习模型,考虑总体样本的分布,并将该模型扩展到多核学习模型。通过数学方法将欧式距离核矩阵转化为马氏距离核矩阵,降低模型的实现难度。实验结果证明,该模型不仅保持了欧式距离多核学习模型的原有性质,且具有更好的分类精确度。
关键词
马氏距离
欧氏距离
多核学习模型
支持向量机
核函数
线性判别分析
Keywords
Mahalanobis distance
Euclidean distance
multiple kernel leaming model
Support Vector Machine（SVM）
kernel function
Linear Discriminate Analysis（LDA）
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
马氏距离多核支持向量机学习模型
张凯军
梁循
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
6
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