【摘 要】
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针对以往基于表示的分类(RBC)方法在类别数较多的数据集上性能不佳的问题,提出了一种自适应多阶段线性重构表示的分类(MPRBC)方法。在每一阶段,首先得到L1范数或L2范数正则化
【基金项目】
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江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18＿1871)
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针对以往基于表示的分类(RBC)方法在类别数较多的数据集上性能不佳的问题,提出了一种自适应多阶段线性重构表示的分类(MPRBC)方法。在每一阶段,首先得到L1范数或L2范数正则化的重构表示系数,然后将表示系数按类求和,根据和的大小来选取相似类,并保留相似类中的全部样本作为下一阶段的训练样本。该策略最终产生具有高分类置信度的稀疏类概率分布,根据类系数的大小自适应选择相似的类,提高了分类计算的效率。实验结果表明,该方法分类性能优于其他RBC方法,特别是在类别数较多的数据集上性能提升明显,并且CPU时间保持相对
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