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| 基于最大散度差的保序分类算法 | |
| 作者单位： | ;1.山西工商学院计算机信息工程学院;2.中北大学软件学院 |
| 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。 |
| 关 键 词： | 最大散度差 保序分类 类间离散度 类内离散度 |
A Rank-preserving Classification Method Based on Maximum Scatter Difference |
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