【摘要】：針對面向矩陣模式分類器設計(matrix-pattern-oriented classifier design,Mat CD)沒有考慮到先驗類間判別信息的不足,提出了一種新的面向矩陣型分類器設計的學習框架。首先通過把每一類分別使用K-means進行聚簇;然后使不同類的簇的中心之間的距離最大化,從而設計出正則化項RBC;最后把RBC嵌入到Mat CD中。實驗結(jié)果表明,提出的新的面向矩陣型分類器設計的框架提高了Mat CD的分類性能,同時表明RBC的有效性。
[Abstract]:In the design of matrix-oriented pattern classifiers (matrix-pattern-oriented classifier design,Mat CD), a new learning framework for designing matrix-oriented classifiers is proposed, which does not take the discriminant information between priori classes into account, and proposes a new learning framework for the design of matrix-oriented classifiers. Firstly, K-means is used to cluster each class, and then the distance between the centers of different classes is maximized, then the regularization term RBC; is designed. Finally, the RBC is embedded into the Mat CD. The experimental results show that the proposed framework for designing matrix-oriented classifiers improves the classification performance of Mat CD and shows the effectiveness of RBC.
【作者單位】： 華東理工大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61672227,61272198) 上海市教委科研創(chuàng)新重點資助項目(14ZZ054)
【分類號】：TP181

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本文編號：2445978