【摘 要】
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现有一类分类算法通常采用经典欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度不能较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,从而影响这些方法对数据的描述能力.提出一种用于改善
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现有一类分类算法通常采用经典欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度不能较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,从而影响这些方法对数据的描述能力.提出一种用于改善一类分类器描述性能的高维空间一类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法只需提供目标类数据,通过引入样本先验分布正则化项和L1范数惩罚的距离测度稀疏性约束,能有效解决高维空间小样本情况下的一类数据距离测度学习问题,并通过采用分块协调下降算法高效的解决距离测度学习的优化问题.学习的距离测度能容易的嵌入到一类分类器中,仿真实验结果表明采用学习的距离测度能有效改善一类分类器的描述性能,特别能够改善SVDD的描述能力,从而使得一类分类器具有更强的推广能力.
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