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摘要:
确定、或选择某种距离度量是模式识别、机器学习和聚类分析的基本问题.图像欧氏距离和广义欧氏距离是重要的两种距离度量,它们可以嵌入到大多数识别算法中去,并且在大量应用中都提升了识别效率.文中揭示了包括IMED和GED在内的一类距离度量与线性平移不变系统的关系.证明了以下结论:输入空间上的平移不变度量等价于对输入信号进行线性滤波再计算传统欧氏度量.这一结果扩展了对距离度量的认识,将在距离度量的选择上起到一定的作用.
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文献信息
篇名 度量滤波器:距离度量的滤波视角
来源期刊 中国科学(信息科学) 学科 工学
关键词 距离度量 平移不变 IMED 度量设计与学习 度量滤波器
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 605-612
页数 8页 分类号 TN713
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙冰 北京大学信息科学技术学院智能科学系 8 106 5.0 8.0
2 封举富 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
距离度量
平移不变
IMED
度量设计与学习
度量滤波器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科学(信息科学)
月刊
1674-7267
11-5846/N
北京东黄城根北街16号
chi
出版文献量(篇)
1697
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13096
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