基于权重的多视角全局和局部结构风险最小化分类器

• 作者: 朱昌明 王喆 金志超 高大启
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视角权重 特征权重 多视角 结构风险
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 815-822
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180704001

摘要

为了克服传统的多视角分类器无法充分最小化结构风险的不足,提出了基于权重的多视角全局和局部结构风险最小化分类器.该分类器利用特征和视角的权重,使得分类器更符合数据集的分布,从而提高分类器的性能,更有利于最小化结构风险.在Mfeat、Reuters、Corel 3个多视角数据集上的实验表明,通过引入某一数据集中每个样本的视角和特征权重,可以使得该分类器对数据集的分类性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高大启	华东理工大学信息科学与工程学院	39	472	11.0	21.0
2	王喆	华东理工大学信息科学与工程学院	18	41	4.0	6.0
3	朱昌明	华东理工大学信息科学与工程学院	8	3	1.0	1.0
7	金志超	华东理工大学信息科学与工程学院	3	10	2.0	3.0