【摘 要】
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度量学习通过更真实的刻画样本之间的距离,来提高分类和聚类的精度。GMML(Geometric Mean MetricLearning)在学习度量矩阵A 时,使得在该度量下同类点之间的距离尽可能小,不同
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度量学习通过更真实的刻画样本之间的距离,来提高分类和聚类的精度。GMML(Geometric Mean MetricLearning)在学习度量矩阵A 时,使得在该度量下同类点之间的距离尽可能小,不同类点之间的距离尽可能大。GMML用来学习的训练样本均为目标类数据,而对于现实存在的为数众多的同领域非目标类数据,即Universum数据并未加以利用,不免造成信息的浪费,针对此,提出一种新的度量学习算法——融入Universum学习的GMML(UGMML)。U-GMML期望得到一个新的度量矩阵A ,使得同类点
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