[发明专利]一种基于数据概率分布和多核的流形正则分类方法在审
| 申请号： | 201810094433.6 | 申请日： | 2018-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN108491853A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 牛菓;王修才;段志奎;陈建文;樊耘 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于数据概率分布和多核的流形正则分类方法，利用数据的概率分布信息来调整核函数的参数，然后把参数调整后的核函数在数据空间的局部应用。同时通过重新定义一个对称正定矩阵的方式，来得到一个新的内积，为分类学习问题建立新的解空间。从空间角度来讲，本发明根据数据分布信息调整基核参数获取不同的核函数，改进了学习问题的解空间，提高了工作效率；从几何角度来讲，本发明依赖数据分布信息的核函数可以保证判别函数里基函数支集的并集能够有效覆盖数据分布的非零区域，从而提高分类结果的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 核函数 概率分布 数据分布信息 多核 流形 分类 参数调整 分类结果 工作效率 基核参数 局部应用 判别函数 数据分布 数据空间 有效覆盖 正定矩阵 重新定义 基函数 准确率 并集 非零 内积 对称 学习 改进 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据概率分布和多核的流形正则分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据已有的数据样本集估计数据的概率分布p(xi)；S2、根据步骤S1估计的概率分布p(xi)来调整核函数的参数θi，衍生得到多个不同的核函数{ki(x|θi)|i＝1,…,n}；S3、根据步骤S2得到的核函数{ki(x|θi)|i＝1,…,n}以及给定的数据样本集，计算矩阵KD，并计算对称正定矩阵MD；S4、由步骤S2得到的核函数{ki(x|θi)|i＝1,…,n}，张成线性空间SD(Ω)；S5、根据步骤S3得到的对称正定矩阵MD，定义线性空间SD(Ω)的内积D；S6、构建新的解空间，HD＝(SD(Ω),D)；S7、在新的解空间HD＝(SD(Ω),<f,g>D)中求解目标函数![]()
最后求得的最优解f*即为所有数据的估计标签，即分类结果。
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