[00038309]一种同时实现聚类、分类和度量学习的模式识别方法
联系人： 应亮
所在地：江苏 南京市
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技术详细介绍
本发明涉及一种能同时实现聚类、分类和度量学习的模式识别方法。该方法利用贝叶斯理论构造聚类和类别之间的概率关系矩阵P，并通过该矩阵使最终的聚类和分类结果都只依赖于聚类中心，因此，通过优化嵌在目标函数中的聚类中心，就可以在一个框架下同时实现聚类学习和分类学习。由于矩阵P可反映出聚类和分类之间的统计关系，因此可从P中挖掘出有意义的信息，使得分类器的设计趋于透明。本发明从聚类的观点来看，提供了有监督聚类学习的结果，能够可靠地揭示数据的潜在结构；从分类的观点看，构造了有效的分类学习机制，可获得较好的分类结果；从度量学习的观点看，提供了有效的特征权值，可反映特征的重要程度。
