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一种面向稀疏表示的最大间隔字典学习算法

清华大学学报（自然科学版） 2012年第4期52卷 566-570页

作者：段菲章毓晋清华大学电子工程系信息科学与技术国家重点实验室北京100084

近年来,基于稀疏表示的分类技术(SRC)在图像分类和目标识别中取得了巨大的成功。在该框架中,过完备基的学习和多类分类器(通常为支持向量机SVM)的训练是最关键的两个步骤。但在目前的许多方法中,这两个模块的构建过程都是相互独立的。... 详细信息

近年来,基于稀疏表示的分类技术(SRC)在图像分类和目标识别中取得了巨大的成功。在该框架中,过完备基的学习和多类分类器(通常为支持向量机SVM)的训练是最关键的两个步骤。但在目前的许多方法中,这两个模块的构建过程都是相互独立的。该文针对以上问题,提出了一种用于稀疏表示的最大间隔字典学习算法,将两类SVM分类器的损失函数项的平方及分类间隔作为正则项与稀疏字典的学习过程进行了整合,并提出相应的坐标轮换优化算法对目标函数进行优化,实现了字典和分类器的同步学习。所提出的框架能够增强多类分类器中两类分类器的推广性能,并减少多类分类器的误差界。为了对所提出算法的性能进行评价,在2个常用标准库上进行了分类实验。结果表明,所提出的算法的与SRC相比识别率提升均超过3%。

关键词：最大间隔稀疏表示字典学习支持向量机

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最大间隔椭球形多类分类算法

计算机工程 2010年第7期36卷 185-186,189页

作者：李永新薛贞霞平顶山学院数学系平顶山467002 河南科技大学理学院洛阳471003 西安电子科技大学理学院西安710071

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点... 详细信息

针对多类分类问题中现有算法精度不高的问题,基于一类分类马氏椭球学习机,提出一种最大间隔椭球形多类分类算法,将每一类数据用超椭球来界定,数据空间由若干个超椭球组成,每个超椭球包围一类样本点,并以最大间隔排除不属于该类的样本点,该算法同时考虑了不同类样本点的协方差矩阵,即分布信息。真实数据上的实验结果表明该方法能提高分类精度。

关键词：模式识别多类分类最大间隔超椭球

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最大间隔集成学习算法与应用

计算机工程与设计 2013年第4期34卷 1504-1509页

作者：侯勇郑雪峰北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 山东经贸职业学院科学与人文学院山东潍坊261011

针对集成学习算法的不足,提出了一种新颖的集成学习算法-集成最大间隔集成学习算法(MMEA)。该算法的时间与空间复杂度都是O(N),而标准的SVM算法的时间复杂度是O(N3),空间复杂度是O(N2),其中N是数据样本的大小,并从理论上证明了MMEA算法... 详细信息

针对集成学习算法的不足,提出了一种新颖的集成学习算法-集成最大间隔集成学习算法(MMEA)。该算法的时间与空间复杂度都是O(N),而标准的SVM算法的时间复杂度是O(N3),空间复杂度是O(N2),其中N是数据样本的大小,并从理论上证明了MMEA算法的收敛性。用MMEA算法与Bagging LibSVM,AdaBoostLibSVM,BaggingLiblinear,AdaBoostLiblinear流行的集成算法对扩展的MIT人脸数据集进行分类。实验结果表明,提出的MMEA算法在多项指标上均达到最优。

关键词：最大间隔多层感知器集成算法扩展的MIT人脸数据集 ROC曲线

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最大间隔分类器及其在入侵检测中的应用

微计算机信息 2007年第18期23卷 227-229页

作者：万雅静贺明河北机电职业技术学院

本文研究了基于SVM的最大间隔分类器的建立及其应用,即将最大间隔理论应用到了SVM的多类分上上,提出了一种新的基于SVM的多类分类器。本文将该模型应用到了入侵检测上,并在试验上取得了很好的效果。

关键词： SVM 最大间隔入侵检测多类分类

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基于最大间隔理论的组合距离学习算法

智能系统学报 2015年第6期10卷 843-850页

作者：郭瑛洁王士同许小龙江南大学数字媒体学院江苏无锡214000

从已知数据集中学习距离度量在许多机器学习应用中都起着重要作用。传统的距离学习方法通常假定目标距离函数为马氏距离的形式,这使得学习出的距离度量在应用上具有局限性。提出了一种新的距离学习方法,将目标距离函数表示为若干候选距... 详细信息

从已知数据集中学习距离度量在许多机器学习应用中都起着重要作用。传统的距离学习方法通常假定目标距离函数为马氏距离的形式,这使得学习出的距离度量在应用上具有局限性。提出了一种新的距离学习方法,将目标距离函数表示为若干候选距离的线性组合,依据最大间隔理论利用数据集的边信息学习得到组合距离中各距离分量的权值,从而得到新的距离度量。通过该距离度量在模糊C均值聚类算法中的表现来对其进行评价。在UCI数据集上,与其他已有的距离学习算法的对比实验结果证明了该文算法的有效性。

关键词：距离学习组合距离最大间隔 FCM 模糊聚类聚类算法距离学习算法

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最大间隔方法及其在行为分析中的应用

最大间隔方法及其在行为分析中的应用

作者：马丽南京邮电大学

学位级别：硕士

在机器学习中,间隔常用来度量分类器的置信度。其中支持向量机中的最大间隔算法因具有强壮的理论保证并在实际应用中展现出优异的性能而成为机器学习领域的一个研究热点。双人交互行为是日常生活中最常见的人体行为,因此,研究双人交互... 详细信息

在机器学习中,间隔常用来度量分类器的置信度。其中支持向量机中的最大间隔算法因具有强壮的理论保证并在实际应用中展现出优异的性能而成为机器学习领域的一个研究热点。双人交互行为是日常生活中最常见的人体行为,因此,研究双人交互行为识别方法具有非常重要的实际意义。本文在最大间隔算法的基础上,提出两种双人交互行为识别的方法。第一种是基于最大间隔条件随机场的双人行为识别方法。传统的条件随机场采用最大似然方法学习模型参数,但该方法推广能力不佳,又不支持核函数,无法用于高维特征空间。针对这一情况,提出一种基于最大间隔方法的条件随机场,具体的优化算法采用块坐标Frank-Wolfe算法,该算法是经典的Frank-Wolfe算法的一种改进,是一种联机算法。该算法不需要选择步长,最优的步长可以以封闭的形式计算得到,有一个对偶间隔保证,可以将对偶间隔作为停止迭代的标准,另外,即使是使用近似的最大推断函数,算法的收敛率依然稳定。采用最大间隔方法学习条件随机场模型参数的方法既保留了条件随机场的结构化优势又利用了最大间隔算法推广能力强的优点。第二种是基于最大间隔马尔可夫网模型的双人交互行为分析。提出一种新型的分层识别方法,采用最大间隔马尔可夫网模型对双人交互行为的高层语义建模,相对于第一种方法的单层识别,该方法将整个双人交互行为识别的过程分为四个层次:第一,采用一种将结构化的局部稀疏模型和可变的模板更新策略相结合的算法对双人数据库进行单人跟踪,分别得到视频中的单个人;第二,对单人分别提取剪影、光流和运动上下文特征,将这三种特征融合得到最终的特征描述符,实验结果表明了这种简单的提取特征的方法是有效的;第三,采用一种新型的度量学习算法-大间隔最近邻(Large Margin Nearest Neighbors)模型识别得到原子行为语义;最后,训练最大间隔马尔可夫网和模板,得到交互行为模型,然后利用该模型对两人的原子行为语义建模,最终得到每个人的交互行为。以上两种方法均在UT数据库上进行实验,实验结果证明了提出的最大间隔算法是有效的。

关键词：最大间隔双人交互行为识别条件随机场马尔可夫网

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基于属性最大间隔的子空间聚类

南京大学学报（自然科学版） 2014年第4期50卷 482-493页

作者：刘波王红军成聪杨燕西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 四川大学计算机学院成都610054

子空间聚类能有效的发现各簇与所属于的子空间的联系,同时减少高维数据中因为数据冗余和不相关属性对聚类过程产生的干扰.已有的子空间聚类方法强调各子空间中簇的发现,往往忽略子空间的划分.提出了基于属性最大间隔的子空间聚类,该方... 详细信息

子空间聚类能有效的发现各簇与所属于的子空间的联系,同时减少高维数据中因为数据冗余和不相关属性对聚类过程产生的干扰.已有的子空间聚类方法强调各子空间中簇的发现,往往忽略子空间的划分.提出了基于属性最大间隔的子空间聚类,该方法主要思想是对子空间的划分时信息的丢失达到最小,从而子空间聚类的结果的效果比较好.主要工作包括:第一,建立了子空间划分的目标函数,也就是使各划分的子空间相互依赖达到最小,第二,设计了基于属性最大间隔的子空间聚类算法Maximum Margin Subspace Clustering(MMSC)进行子空间聚类集成.最后,采用UCI和NIPS2013比赛等数据来做实验,结果表明,在大多数数据上MMSC算法比其他子空间算法能得到更好的聚类结果.

关键词：子空间聚类最大间隔最大间隔子空间聚类

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基于最大间隔的基因表达规则筛选

计算机工程与应用 2011年第26期47卷 11-13,24页

作者：蔡瑞初王美华郝志峰温雯广东工业大学计算机学院广州510006 华南农业大学信息学院广州510642

通过基因表达数据发现与特定疾病相关的基因表达规则,对于疾病辅助诊断有重要意义。针对现有关联规则兴趣度度量的不足,提出了基于最大间隔的基因表达规则筛选策略。该筛选策略综合考虑了基因表达规则与同类及异类样本的距离,具有较强... 详细信息

通过基因表达数据发现与特定疾病相关的基因表达规则,对于疾病辅助诊断有重要意义。针对现有关联规则兴趣度度量的不足,提出了基于最大间隔的基因表达规则筛选策略。该筛选策略综合考虑了基因表达规则与同类及异类样本的距离,具有较强的基因表达规则筛选能力。结合最大间隔准则和递增式关联规则挖掘算法设计的关联规则挖掘算法,能够高效地发现Top-K最大间隔基因表达规则。在实际基因表达数据集上的实验结果,验证了最大间隔基因表达规则筛选策略的有效性和挖掘算法的高效性。

关键词：关联规则基因表达数据最大间隔疾病辅助诊断

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单边区间树分割的最大间隔

中国科学技术大学学报 2008年第5期38卷 505-508,548页

作者：蒋俊苏淳冯群强中国科学技术大学统计与金融系安徽合肥230026

单边区间树可以通过对所给定的区间的多种分割方式进行构造,由此得到的区间树具有不同的性质.考察了分割中所产生的最大间隔问题,得到了不同分割方式下对应最大区间的极限分布所满足的形式不同的方程.通过递推,还得到了其中一些极限分... 详细信息

单边区间树可以通过对所给定的区间的多种分割方式进行构造,由此得到的区间树具有不同的性质.考察了分割中所产生的最大间隔问题,得到了不同分割方式下对应最大区间的极限分布所满足的形式不同的方程.通过递推,还得到了其中一些极限分布在某些小区间上的表达式.

关键词：单边区间树分割次数最大间隔