基于类间判别的矩阵学习机

• 作者: 张国威 王喆
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 面向矩阵模式的分类设计 分簇 正则化项学习 模式识别
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3681-3684,3688
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.036

摘要

针对面向矩阵模式分类器设计(matrix-pattern-oriented classifier design,MatCD)没有考虑到先验类间判别信息的不足,提出了一种新的面向矩阵型分类器设计的学习框架.首先通过把每一类分别使用K-means进行聚簇;然后使不同类的簇的中心之间的距离最大化,从而设计出正则化项RBC;最后把RBC嵌入到MatCD中.实验结果表明,提出的新的面向矩阵型分类器设计的框架提高了MatCD的分类性能,同时表明RBC的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王喆	华东理工大学信息科学与工程学院	18	41	4.0	6.0
2	张国威	华东理工大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0