【摘 要】
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有序回归是特殊的机器学习范式，其目标是利用数据间内在的序标号以划分模式。尽管众多算法相继提出，但经典的最小平方回归（ LSR）尚未应用于有序回归场景。为此，文中采用累积标号编
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(No.BK2011728);教育部博士点基金项目(No.20133218110032);江苏省研究生培养创新工程项目(No.CXLX13_159)资助
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有序回归是特殊的机器学习范式，其目标是利用数据间内在的序标号以划分模式。尽管众多算法相继提出，但经典的最小平方回归（ LSR）尚未应用于有序回归场景。为此，文中采用累积标号编码和间隔扩大策略，在LSR基础上提出判别最小平方有序回归（ DLSOR）。 DLSOR在对回归函数无需施加约束的前提下，仅通过改造标号实现有序信息的嵌入和类间间隔的扩大，从而确保DLSOR在与LSR具有相当模型复杂度的同时，既保证较高的分类精度，又获得较低的平均绝对误差。实验验证DLSOR在提升有序回归性能上的优越性。
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