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摘要:
分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题.对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样本的分布特征,通过保持各类样本中心相对关系不变来实现样本相对关系不变.理论分析表明:RPCM的对偶形式与最小包含球等价.在核心向量机的基础上提出了RPCM-CVM算法,该算法可用来解决大规模分类问题,标准数据集上的比较实验验证了所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于最大散度差的保序分类算法
来源期刊 西安石油大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 最大散度差 保序分类 类间离散度 类内离散度
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 计算机及其应用
研究方向 页码范围 123-126
页数 4页 分类号 TP391
字数 2540字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-064X.2017.04.021
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 刘忠宝 中北大学软件学院 58 141 6.0 8.0
2 郝伟 山西工商学院计算机信息工程学院 4 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
最大散度差
保序分类
类间离散度
类内离散度
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
西安石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-064X
61-1435/TE
大16开
西安市南郊电子二路18号
1959
chi
出版文献量(篇)
2967
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4
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29672
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