作者：朱茜; 覃华; 冯志新; 陈晨半定规划大间隔近邻胡贝尔损失函数大规模文本分类泛化能力
摘要：大间隔近邻算法（Large Margin Nearest Neighbor,LMNN）具有较强学习能力和泛化能力,在分类领域有广泛的应用。但将其用于大规模文本分类问题时,LMNN算法中的半定规划问题规模会随着数据规模增大而急剧膨胀,导致求解困难。针对此问题,引入胡贝尔损失函数把LMNN算法的半定优化模型分解为2个低阶的连续优化子模型,降低算法的计算复杂度,提高计算效率。在舆情分类数据集上的实验结果表明,本文算法与传统大间隔近邻算法相比,精度提高了4.5%,分类时间节省了47.1%,故采用分解降阶法来改进LMNN算法的性能是可行的,更适用于大规模文本分类。
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