一种基于样本加权的合成多核学习方法

摘要：

多核学习是目前基于内核学习的机器学习领域中的一个新的研究热点.内核学习方法可以把数据映射到高维空间来增加线性分类器如支持向量机的计算性能,它是目前处理非线性模式识别与分类问题的一种便捷、高效的方法.然而,在某些特殊情况下,基于单一核函数的内核学习方法并不能完全有效地处理如数据异构或者不规则、样本规模大、样本分布不平坦等实际问题,所以通过将多个核函数以加权的形式合成一个核函数,来得到更好的识别精度以及效率,是当前研究的一个发展趋势.因此,提出一种基于样本加权的合成多核学习方法,通过单一核函数对样本的拟合以及适应能力(对样本的学习精度),对每一个核函数按照对应的拟合以及适应能力加权,最终得到基于样本加权的合成多核决策函数.为了验证基于样本加权的合成多核学习方法的有效性和可靠性,在多个数据集上进行了实验分析,实验结果表明,与已有的多核学习方法相比较,本文提出的方法取得了更好的分类结果.

关键词：多核学习、映射、非线性模式、数据异构

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61163036;甘肃省高校研究生导师项目1201-16;2012年度甘肃省高校基本科研业务费专项资金;西北师范大学第三期知识与创新工程科研骨干项目nwnu-kjcxgc-03-67

在线出版日期：2018-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1901-1907