基于混合Hausdorff距離的多示例學(xué)習(xí)近鄰分類器
作者：陳澤華; 尚曉慧; 柴晶 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院; 山西太原030024
摘要：通過對(duì)最小和最大Hausdorff距離的分析，提出混合Hausdorff距離將它們?nèi)诤显谝黄鹨詮浹a(bǔ)任意單一Hausdorff距離的缺陷，并基于混合Hausdorff距離設(shè)計(jì)多示例學(xué)習(xí)近鄰分類器。采用近鄰分量分析模型能夠優(yōu)化混合Hausdorff距離中的權(quán)系數(shù)，從而得到在近鄰分類準(zhǔn)則下最優(yōu)的混合Hausdorff距離。結(jié)果表明：相對(duì)于任意單一Hausdorff距離，基于混合Hausdorff距離的多示例學(xué)習(xí)近鄰分類器通常能夠獲得更高的識(shí)別精度。
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