本文主要研究内容
作者王一宾,李田力,程玉胜（2019）在《结合谱聚类的标记分布学习》一文中研究指出：标记分布是一种新的学习范式,现有算法大多数直接使用条件概率建立参数模型,未充分考虑样本之间的相关性,导致计算复杂度增大。基于此,引入谱聚类算法,通过样本之间相似性关系将聚类问题转化为图的全局最优划分问题,进而提出一种结合谱聚类的标记分布学习算法(label distribution learning with spectral clustering,SC-LDL)。首先,计算样本相似度矩阵;然后,对矩阵进行拉普拉斯变换,构造特征向量空间;最后,通过K-means算法对数据进行聚类建立参数模型,预测未知样本的标记分布。与现有算法在多个数据集上的实验表明,本算法优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明算法的有效性和优越性。
Abstract
biao ji fen bu shi yi chong xin de xue xi fan shi ,xian you suan fa da duo shu zhi jie shi yong tiao jian gai lv jian li can shu mo xing ,wei chong fen kao lv yang ben zhi jian de xiang guan xing ,dao zhi ji suan fu za du zeng da 。ji yu ci ,yin ru pu ju lei suan fa ,tong guo yang ben zhi jian xiang shi xing guan ji jiang ju lei wen ti zhuai hua wei tu de quan ju zui you hua fen wen ti ,jin er di chu yi chong jie ge pu ju lei de biao ji fen bu xue xi suan fa (label distribution learning with spectral clustering,SC-LDL)。shou xian ,ji suan yang ben xiang shi du ju zhen ;ran hou ,dui ju zhen jin hang la pu la si bian huan ,gou zao te zheng xiang liang kong jian ;zui hou ,tong guo K-meanssuan fa dui shu ju jin hang ju lei jian li can shu mo xing ,yu ce wei zhi yang ben de biao ji fen bu 。yu xian you suan fa zai duo ge shu ju ji shang de shi yan biao ming ,ben suan fa you yu duo ge dui bi suan fa ,tong ji jia she jian yan jin yi bu shui ming suan fa de you xiao xing he you yue xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自智能系统学报的王一宾,李田力,程玉胜，发表于刊物智能系统学报2019年05期论文，是一篇关于谱聚类论文,标记分布学习论文,相似度矩阵论文,拉普拉斯变换论文,均值论文,参数模型论文,标记分布论文,机器学习论文,智能系统学报2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自智能系统学报2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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