基于自适应距离度量的分类器设计方法

被引：2

作者：

郭亚琴

王正群

乐晓蓉

王向东

机构：

[1] 扬州大学信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2007年 / 10期

关键词：

分类; 最小距离分类器; K近邻分类器; 自适应距离度量; 最优权重;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2007.10.008

中图分类号：

TP311.13 []; TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

1201 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量。首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重。基于最小距离分类器和K近邻分类器,采用UCI标准数据库中部分数据,对提出的自适应距离度量和欧氏距离度量进行了实验比较,实验结果表明自适应距离度量更有效。

引用

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