基于统计与图模型的若干机器学习算法及其应用--《上海交通大学》2012年硕士论文
基于统计与图模型的若干机器学习算法及其应用
【摘要】：本文针对若干典型地机器学习问题(聚类,分类,降维,参数优化),从问题中抽象出数学模型,改进这些方法,同时提出一些新的机器学习方法,使之能有效的解决现实中的问题。本文创新性主要体现在以下方面:
提出了一种机器学习领域核函数中参数选择的解决方法。相对于其他核参数优化方法,该方法的优势在于它是基于无监督学习的得到的结果,不需要训练过程,并且该方法同时给出了简明的计算公式。我们首先试分析给定数据集的分布情况,然后根据公式计算出给数据集的核参数,该参数既可以用在无监督的学习中,也可以用于监督学习中。
提出了一种鲁棒的ART-2网络聚类学习框架,该方法是通过调整ART-2网络的结构来实现ART-2的阈值参数的自适应选择。在此基础上,我们引入了一个类别数的限制参数C,该参数能够防止网络中的类别数无限制的增长。一系列的实验表明我们提出的这种聚类方法具有很好的效果,同时它能够实现连续的在线学习。
提出了一种基于Ncuts的多核子类判别分析方法。该方法首先提出了一种基于Ncuts技术的将每个类分成合适的一些子类。考虑到每个类的结构和密度可能不一致,所以每个类的子类个数也不一样。在多个数据集上的实验结果表明,该方法的效果强于KSDA算法。另外,我们还提出了不同于MKL方法的多核学习方法。
提出了一种基于扩散映射和dHKNN算法的芋螺毒素超家族预测方法。该方法首先提出了芋螺毒素的特征,然后基于扩散映射方法对数据样本进行降维,同时在降维的时候考虑了数据的密度信息,最后用HKNN算法对数据进行分类。
提出了一种基于超图和马尔科夫链的降维方法。该方法首先针对给定的数据集建立一个超图模型,然后在此基础上,应用马尔科夫随机行走计算状态转移概率矩阵并挖掘数据内部的联系,接着基于状态转移概率矩阵给出了样本之间相似性的度量规则,并将降维问题转化为最优化问题,求解最优化问题得到最终的降维效果。
【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP181【目录】：
摘要3-5ABSTRACT5-12第一章 绪论12-17 1.1 研究的背景和意义12-13 1.2 研究现状13-14
1.2.1 机器学习的国内研究现状13-14
1.2.2 机器学习的国外研究现状14 1.3 研究内容和创新14-15 1.4 论文组织15-17第二章 背景知识17-23 2.1 图论17-18
2.1.1 图的概念17
2.1.2 超图17-18 2.2 统计学习理论18 2.3 机器学习理论18-21
2.3.1 聚类19
2.3.2 分类19-20
2.3.3 降维20-21 2.4 ROC 曲线描述21-23第三章 高斯核参数的优化：复杂的问题，简单的解决方案23-30 3.1 背景介绍及动机23-24 3.2 选择最有参数的理论24-27
3.2.1 相关工作24-25
3.2.2 优化高斯核参数25-27 3.3 结果和讨论27-29
3.3.1 非监督学习：kernel k-means 的聚类27-28
3.3.2 监督学习：基于 DC (difference of convex functions) 算法的分类28-29 3.4 本章小结29-30第四章 鲁棒的ART-2 网络聚类学习框架30-38 4.1 背景及动机30-31 4.2 ART-2 网络31 4.3 鲁棒的ART-2 网络31-34
4.3.1 自适应阈值参数的模型32-34
4.3.2 类别数受限的模型34
4.3.3 网络的时间复杂度34 4.4 结果与讨论34-37
4.4.1 合成数据集35
4.4.2 几种聚类算法的比较35-37 4.5 本章小结37-38第五章 基于NCUTS 的多核子类判别分析38-49 5.1 背景介绍及动机38-39 5.2 SDA 算法和KSDA 算法介绍39-40
5.2.1 SDA 算法39
5.2.2 KSDA 算法39-40 5.3 基于NCUTS 的多核子类判别分析40-45
5.3.1 基于Ncuts 的最优子类划分41-42
5.3.2 多核函数的定义42-43
5.3.3 多核的SDA 算法及优化43-45
5.3.4 收敛性问题和时间复杂度45 5.4 结果与讨论45-48
5.4.1 MKSDA 算法的有效性和收敛性45-46
5.4.2 分类的实验46-48 5.5 本章小结48-49第六章 基于扩散映射和DHKNN算法的芋螺毒素超家族预测49-56 6.1 背景介绍及动机49-50 6.2 材料和方法50-53
6.2.1 基准数据集50
6.2.2 特征提取50-51
6.2.3 扩散映射51-52
6.2.4 改进的dHKNN 子空间分类器52-53 6.3 结果和讨论53-55 6.4 本章小结55-56第七章 基于超图和马尔科夫链的降维方法56-66 7.1 动机及目的56 7.2 相关的研究56-58
7.2.1 直接的超图模型56-57
7.2.2 Markov 随机行走57-58 7.3 DRHM 模型58-61
7.3.1 节点之间的相似性度量58-59
7.3.2 降维方法的最优化问题59-60
7.3.3 最优化过程和数据投影60-61 7.4 结果与讨论61-64
7.4.1 FCPS 数据集61
7.4.2 分类61-63
7.4.3 手写数字数据集上的聚类63-64 7.5 本章小结64-66第八章 总结与展望66-68 8.1 总结66-67 8.2 展望67-68附录A 缩写对照表68-69参考文献69-77致谢77-78攻读硕士学位期间已发表或录用的论文78-80
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东北师范大学
硕士学位论文
基于流形学习与子空间的降维方法研究与应用
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:吕英华
在过去的几十年内,数据采集能力的提高以及存储容量的增长,导致了科学研究的
很多领域中信息量急剧增长,它向人们提供更加丰富、细致的信息的同时也造成了大量
的信息冗余。在机器学习和模式识别领域的应用中,由于高维数据产生的维数灾难问题
通常会影响传统算法的性能。维数灾难是指高维数据的估计需要的样本个数与维数构成
指数增长的关系,但在实际应用中,通常样本点的数量较少而导致的高维数据空间的本
征稀疏性。为了解决这一问题,维数约简通常作为数据预处理过程应用到数据分析以及
机器学习的其它应用当中,以用来简化数据模型。
维数约简是将高维数据转换为有意义的低维表达的一种变换,在很多领域当中都具
有举足轻重的作用,如模式分类、高维数据可视化、数据压缩等等。通过降维方法可以
将高维数据投影到一个低维空间,从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。
在该低维子空间中进行分类或聚类可以得到更精确的结果,且计算代价大大降低。
本文总结概括了各种常用的高维数据的降维方法及其分类。并且对这些方法进行了
评估,指出存在的一些问题,提出了一种新的基于流形学习与子空间的降维方法
。洲利用算法保持同类的邻域几何结构不变,提取类间的判别特征,增
大类间的距离,从而达到有效分类的目的。该方法寻求在描述高维数据集内在结构与高
维数据集的可分性两种目标函数意义下的折中,将高维数据投影到一个最优的低维空
本文将算法应用到多模态生物认证系统中。选用了人脸图像和掌纹图
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半监督图核降维方法
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半监督图核降维方法.PDF
官方公共微信半监督降维方法的实验比较--《软件学报》2011年01期
半监督降维方法的实验比较
【摘要】：半监督学习是近年来机器学习领域中的研究热点之一,已从最初的半监督分类和半监督聚类拓展到半监督回归和半监督降维等领域.目前,有关半监督分类、聚类和回归等方面的工作已经有了很好的综述,如Zhu的半监督学习文献综述.降维一直是机器学习和模式识别等相关领域的重要研究课题,近年来出现了很多将半监督思想用于降维,即半监督降维方面的工作.有鉴于此,试图对目前已有的一些半监督降维方法进行综述,然后在大量的标准数据集上对这些方法的性能进行实验比较,并据此得出了一些经验性的启示.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP181【正文快照】：
在很多机器学习和模式识别的实际应用中,人们经常会遇到高维数据,如人脸图像、基因表达数据、文本CNKI网络优先出版: 11:50,ki.net/kcms/detail/11-2560.TP.0.001.html陈诗国等:半监督降维方法的实验比较数据等.直接对这些高维数据进行处
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