Abstract-We visar att den allmänt använda Kendall tau korrelationskoefficienten, och den relaterade Mallows-kärnan, är positiva bestämda kärnor för permutationer. De erbjuder beräkningsmässigt attraktiva alternativ till mer komplexa kärnor på den symmetriska gruppen för att lära sig av rankningar, eller lära sig att rangordna. Vi visar hur man utökar dessa kärnor till partiella rankningar, multivariata rankningar och osäkra rankningar. Exempel presenteras på hur man formulerar typiska inlärningsproblem från ranking så att de kan lösas med toppmoderna kärnalgoritmer. Vi visar lovande resultat på kluster av heterogena rankdata och högdimensionella klassificeringsproblem i biomedicinska tillämpningar.
Jiao och Vert visade att den allmänt använda Kendall tau korrelationskoefficienten, och den relaterade Mallows kärnan är positiva bestämda kärnor för permutationer REF.
The Kendall and Mallows Kernels for Permutations
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}