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摘要:针对当前监督学习算法在流形数据集上分类性能的缺陷,如分类精度低且稀疏性有限,本文在稀疏贝叶斯方法和流行正则化框架的基础上,提出一种稀疏流形学习算法(Manifold Learning Based on Sparse Bayesian Ap-proach,MLSBA).该算法是对稀疏贝叶斯模型的扩展,通过在模型的权值上定义稀疏流形先验,有效利用了样本数据的流形信息,提高了算法的分类准确率.在多种数据集上进行实验,结果表明:MLSBA不仅在流形数据集上取得良好的分类性能,而且在非流形数据集上效果也比较好;同时算法在两类数据集上均具有良好的稀疏性能.
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关键词:拉普拉斯;稀疏贝叶斯;稀疏流形先验;流形正则化9 d# `0 Y, s: _: H: K+ K# O
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" b" a! O/ b; S0 }) q0 m/ r 在监督学习中,对于给定的样本数据x∈R,希望得到一个可以对样本进行分类或者回归的函数f(x;w).为了得到f(x;w),首先需要给定一个训练数据集T= {(x1,.y1)，…,(、,y、)}(其中输入是一个d维向量，x，=[xl,…,Nu]∈ ”,当y;∈R时,对应的是回归问题;当y; el -1 ,1}时,表示研究的是二分类问题);然后在训练数据集上学习得到f(x;w);最后在假定与训练数据服从同样分布的测试数据上对f(x;w)的分类性能进行评估.
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基于稀疏贝叶斯的流形学习.pdf
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发表于 2021-3-29 09:18
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