模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (1): 138-143    DOI:
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核矩阵逼近的贪心算法*
杜京义,侯媛彬
西安科技大学 电气与控制工程学院 西安 710054
Greedy Algorithms with Kernel Matrix Approximation
DU JingYi,HOU YuanBin
College of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054

全文: PDF (366 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 在综合考虑数据之间的相关性与残差范数最小的基础上,本文分别提出向前贪心算法、向后贪心算法和混合贪心算法寻踪最佳低秩逼近.为此提出一种稀疏回归算法(SRA).SRA能有效减少“训练样本”,并具备良好的推广能力.将SRA应用于2个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)、核主元回归(KPCR)和关键算法(KA)进行比较,验证SRA的有效性.
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杜京义
侯媛彬
关键词 核算法核矩阵低秩矩阵贪心算法    
Abstract:Kernel algorithm is a new nonlinear technique in the machine learning field with great practical value. In the Kernel algorithm Kernel Matrix serves as a bridge between datain and learning algorithms. The lowrank approximation of Kernel Matrix is an effective means of advancing the computational efficiency of Kernel algorithm and reducing the internal memory. Based on the correlation between data and minimal residual norm, the forward greedy algorithm, the backward greedy algorithm and the mixed greedy algorithm are proposed to look for the optimum lowrank approximation. A sparse regression algorithm (SRA) is presented which effectively cuts off “training samples” and keeps good generalization capacity. With comparison to SVM,KA and KPCR, the superiority of SRA is demonstrated on two datasets.
Key wordsKernel Algorithm    Kernel Matrix    LowRank Matrix    Greedy Algorithm   
收稿日期: 2006-03-20     
ZTFLH: TP301  
基金资助:陕西省科学基金资助项目(No.2004JC12)
作者简介: 杜京义,男,1965年生,硕士,主要研究方向为机器学习、智能控制.Email:dujingyi@tom.com.侯媛彬,女,1953年生,博士,教授,主要研究方向为智能控制、系统辨识.
引用本文:   
杜京义,侯媛彬. 核矩阵逼近的贪心算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(1): 138-143. DU JingYi,HOU YuanBin. Greedy Algorithms with Kernel Matrix Approximation. , 2007, 20(1): 138-143.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2007/V20/I1/138
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