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文檔簡介
1、李群機器學習既繼承了流形學習的優(yōu)點,又充分利用了李群的代數(shù)結構和幾何結構的數(shù)學本質(zhì),自提出以來就引起了許多研究者的關注。本文是在李群機器學習的理論框架上,以李群機器學習的代數(shù)模型、幾何模型、公理系統(tǒng)為基礎作進一步研究,提出了基于李群的k近鄰算法、基于李群的支持向量機算法、基于李群的k近鄰和支持向量機結合算法。通過手寫體數(shù)字分類實驗,這三種算法相比于李群均值和李群Fisher分類器,都具有良好的分類效果。
本文的主要貢獻與創(chuàng)新點
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