基于权重的多视角全局和局部结构风险最小化分类器

摘要：

为了克服传统的多视角分类器无法充分最小化结构风险的不足,提出了基于权重的多视角全局和局部结构风险最小化分类器.该分类器利用特征和视角的权重,使得分类器更符合数据集的分布,从而提高分类器的性能,更有利于最小化结构风险.在Mfeat、Reuters、Corel 3个多视角数据集上的实验表明,通过引入某一数据集中每个样本的视角和特征权重,可以使得该分类器对数据集的分类性能更好.

关键词：视角权重、特征权重、多视角、结构风险

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61602296;上海市自然科学基金16ZR1414500

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：815-822