【摘 要】
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通过引入一个从样本空间到特征空间的核映射,从而将样本空间中的分类问题与特征空间中的聚类问题联系起来.为获得样本空间中的一组合适的属性权重值,提出了一种基于核映射的自适应优化配置属性权重组的方法.在特征空间中根据"聚类之内的数据点最大限度的相近,聚类之间的数据点最大限度的相离"这个原则,提出了一个带约束的混和目标函数,通过优化这个混和目标函数来获得样本空间中的一个合适的属性权重组.为求解这个混和目标
【机 构】
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上饶师范学院数学与计算机系,华南理工大学计算机科学与工程学院
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通过引入一个从样本空间到特征空间的核映射,从而将样本空间中的分类问题与特征空间中的聚类问题联系起来.为获得样本空间中的一组合适的属性权重值,提出了一种基于核映射的自适应优化配置属性权重组的方法.在特征空间中根据"聚类之内的数据点最大限度的相近,聚类之间的数据点最大限度的相离"这个原则,提出了一个带约束的混和目标函数,通过优化这个混和目标函数来获得样本空间中的一个合适的属性权重组.为求解这个混和目标函数,提出了一种基于负投影梯度的自适应优化配置属性权重组的方法.接着采用UCI的两个标准数据集来进行实验
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