ABSTRACT Distance Metriskt lärande är grunden för många inlärningsalgoritmer, och det har använts i många verkliga tillämpningar. Den grundläggande idén med de flesta metriska inlärningsmetoder är att hitta ett utrymme som optimalt kan separera datapunkter som hör till olika kategorier. Nuvarande metoder är dock främst baserade på det enda utrymme som bara lär sig ett Mahalanobis avstånd för varje datamängd, som faktiskt misslyckas med att helt separera olika kategorier i de flesta verkliga applikationer. För att förbättra noggrannheten i binär klassificering, föreslås en hierarkisk metod i detta dokument för att helt separera olika kategorier genom att gradvis lära subrymd avståndsmått. I den föreslagna metoden lär man sig ett avstånd mellan bas och rymd baserat på en likhetsbegränsning först. Sedan, för binära klassificeringsproblem, vi formulera subrymds inlärning problem som en särskild Burg Matrix optimering problem som minimerar Burg Matrix divergens med avstånd begränsningar. Dessutom presenteras en cyklisk projektionsalgoritm för att lösa subrymdens inlärningsproblem. Experimenten på fem UCI-datamängder som använder olika prestandaindex visar den föreslagna metodens förbättrade prestanda jämfört med de senaste metoderna. INDEX TERMS Hierarkisk distans metrisk inlärning, subrymd avstånd metrisk, K-L divergens, LogDet optimering.
Yu m.fl. REF fokuserade på binära klassificeringsproblem, formulerade sub-rymd inlärning problem som en särskild Burg Matrix optimering problem att minimera Burg Matrix divergens med avstånd begränsningar, sedan löst problemet med metrisk inlärning.
Burg Matrix Divergence-Based Hierarchical Distance Metric Learning for Binary Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}