【摘 要】
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多任务学习是一种利用其它任务来提高任务泛化性能的学习范式。孪生支持向量聚类是一种功能强大的聚类方法,为了提高孪生支持向量聚类模型的聚类性能,受多任务学习的启发,将
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州民族大学工程技术人才实践训练中心
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多任务学习是一种利用其它任务来提高任务泛化性能的学习范式。孪生支持向量聚类是一种功能强大的聚类方法,为了提高孪生支持向量聚类模型的聚类性能,受多任务学习的启发,将模型扩展到多任务学习场景,提出多任务孪生支持向量聚类算法,并通过求解一系列二次规划问题,确定聚类中心平面。同时学习多个相关任务的经验和理论表明,相对于独立学习每个任务,多任务孪生支持向量聚类算法具有良好的聚类性能。
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