基于类间判别的矩阵学习机

发布时间：2019-03-23 15:46

【摘要】：针对面向矩阵模式分类器设计(matrix-pattern-oriented classifier design,Mat CD)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Mat CD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Mat CD的分类性能,同时表明RBC的有效性。
[Abstract]:In the design of matrix-oriented pattern classifiers (matrix-pattern-oriented classifier design,Mat CD), a new learning framework for designing matrix-oriented classifiers is proposed, which does not take the discriminant information between priori classes into account, and proposes a new learning framework for the design of matrix-oriented classifiers. Firstly, K-means is used to cluster each class, and then the distance between the centers of different classes is maximized, then the regularization term RBC; is designed. Finally, the RBC is embedded into the Mat CD. The experimental results show that the proposed framework for designing matrix-oriented classifiers improves the classification performance of Mat CD and shows the effectiveness of RBC.
【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61672227,61272198) 上海市教委科研创新重点资助项目(14ZZ054)
【分类号】：TP181

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本文编号：2445978