基于最大散度差的保序分类算法

摘要：

分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题.对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样本的分布特征,通过保持各类样本中心相对关系不变来实现样本相对关系不变.理论分析表明:RPCM的对偶形式与最小包含球等价.在核心向量机的基础上提出了RPCM-CVM算法,该算法可用来解决大规模分类问题,标准数据集上的比较实验验证了所提方法的有效性.

关键词：最大散度差、保序分类、类间离散度、类内离散度

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202311;山西自然科学基金项目201601D011042

在线出版日期：2017-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：123-126