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万有引力近邻的多视角分类学习
万有引力近邻的多视角分类学习
作者:
张静
李冬冬
李艳琼
王喆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
万有引力
近邻策略
多视角学习
不平衡数据
机器学习
摘要:
不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性.基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数据的无参、高效的分类器,但GFRNN算法仅采用欧氏距离方法来计算半径和候选集.因此,基于GFRNN算法,在算法构造层面上提出了一种多视角学习框架MGFRNN.考虑到距离计算的多样性及所对应候选集的不确定性,在距离的计算中,采用欧式距离、一范数距离和切比雪夫距离三种度量方法,根据三种距离度量方法分别计算候选集半径,并计算候选集中各类样本对测试样本的万有引力大小,从而进行分类.实验结果证明,所提MGFRNN算法在比较算法中具有最高的分类精确度.
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篇名
万有引力近邻的多视角分类学习
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
万有引力
近邻策略
多视角学习
不平衡数据
机器学习
年,卷(期)
2019,(17)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能
研究方向
页码范围
137-142,179
页数
7页
分类号
TP39
字数
5396字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0448
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
王喆
华东理工大学信息科学与工程学院
18
41
4.0
6.0
3
张静
华东理工大学信息科学与工程学院
20
91
5.0
9.0
4
李艳琼
华东理工大学信息科学与工程学院
1
1
1.0
1.0
8
李冬冬
华东理工大学信息科学与工程学院
7
5
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不平衡数据
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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