作者：李宇峰 郭天佑 周志华机器学习图分类核方法结构信息集成学习
摘要：对图等内含结构信息的数据进行学习，是机器学习领域的一个重要问题．核方法是解决此类问题的一种有效技术．文中针对分子图分类问题，基于Swamidass等人的工作，提出用于图分类的组合维核方法．该方法首先构建融合一维信息的二维核来刻画分子化学特征，然后基于分子力学的相关知识，利用几何信息构建三维核来刻画分子物理性质．在此基础上对不同维度的核进行集成，通过求解二次约束二次规划问题来获得最优核组合．实验结果表明，文中方法比现有技术具有更好的性能．
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