基于約束的中垂面相似度準則及其應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、南京航空航天大學碩士學位論文基于約束的中垂面相似度準則及其應(yīng)用姓名：高山申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機軟件與理論指導(dǎo)教師：張道強201101u??R??qOK9A^ABSTRACTMeasuringthesimilaritybetweendataobjectsisoneoftheprimarytasksfdistancebasedtechniquesindataminingmachinelearninge.g.distancebased

2、clusteringdistancebasedclassification.Facertainproblemusingpropersimilaritymeasurementwillmakeitbettersolved.Memeresearchesshowthatgettingasimilaritymeasurementfittingtoacertainproblemwithpairwiseconstraintscansignifican

3、tlyimprovethealgithmicperfmances.Nowadaysresearchesonsimilaritymeasurementwithpairwiseconstraintsaremainlydistancemetriclearningbasedonpairwiseconstraintswhichusespairwiseconstraintstolearnadistancematrixfclassificationc

4、lustering.Weproposeanewsimilaritymeasurementwithpairwiseconstraintsespeciallywithcannotlinkconstraints.Themaincontributionsofthisthesisaresummarizedasfollows:Firstlybasedontheanalysisof1NNSVMalgithmstheconceptionofperpen

5、dicularhyperplaneisextracted.FromtheperpendicularhyperplaneofcannotlinkconstraintWeproposethePerpendicularHyperplaneSimilaritycriterionalsoshowthathowtocomputethesimilaritymeasurementwithatoyproblem.Secondlythecriterioni

6、sappliedatclusteringweproposetheclusteringalgithmMPHSshtfPerpendicularHyperplaneSimilarity.WedivideMPHSflineardatasetsnonlineardatasetsproposeseveralsubalgithms.OnseveralUCIdatasetsseveralimagerydatasetsMPHSoutperfmsothe

7、rsemisupervisedclusteringalgithms.Thirdlyensemblelearningisintroducedtosemisupervisedclusteringexperimentalresultsshowthatourensemblealgithmisbetterthanothers.Finallythecriterionisappliedatclassification.Whenobtainingthe

8、similaritymatrixbyMPHSPCPprocessweuse1nnsvmtoclassifyrespectivelyproposethealgithmsmphs1nnmphssvm.Wealsointroduceensemblelearningtoclassificationproposethealgithmsmphs1nnbaggingmphssvmbagging.Theexperimentalresultsonseve

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