【摘 要】
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已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本问相似关系，然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构，为此提出一种用于改善单类分类器描述性能的高维空间单类
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已有单类分类算法通常采用欧氏测度描述样本问相似关系，然而欧氏测度有时难以较好地反映一些数据集样本的内在分布结构，为此提出一种用于改善单类分类器描述性能的高维空间单类数据距离测度学习算法，与已有距离测度学习算法相比，该算法只需提供目标类数据，通过引入样本先验分布正则化项和L1范数惩罚的距离测度稀疏性约束，能有效解决高维空间小样本情况下的单类数据距离测度学习问题，并通过采用分块协调下降算法高效的解决距离测度学习的优化问题．学习得到的距离测度能容易地嵌入到单类分类器中，仿真实验结果表明采用学习得到的距离测度能有
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