基于流形判别分析的全局保序学习机

摘要：

当前主流分类方法在分类决策时无法同时考虑样本的全局特征和局部特征，而且大多算法仅关注各类样本的可分性，往往忽略样本之间的相对关系。为了解决上述问题，提出了基于流形判别分析的全局保序学习机。该方法引入流形判别分析来反映样本的全局特征和局部特征；通过保持各类样本中心的相对关系不变进而实现保持全体样本的先后顺序不变；借鉴核心向量机有关理论和方法，通过建立所提方法与核心向量机对偶形式的等价关系实现大规模分类。人工数据集和标准数据集上的比较实验验证了该方法的有效性。

关键词：全局保序、大规模分类、流形判别分析、支持向量机

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61202311；山西省高等学校科技创新项目2014142

在线出版日期：2015-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：911-916