【摘 要】
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结构学习是机器学习中一类重要的学习方法,近年来已得到了人们的广泛关注。本文主要针对结构机器学习的结构表示问题及结构度量问题,从Finsler几何的角度对其展开研究,提出了
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结构学习是机器学习中一类重要的学习方法,近年来已得到了人们的广泛关注。本文主要针对结构机器学习的结构表示问题及结构度量问题,从Finsler几何的角度对其展开研究,提出了基于Finsler几何的结构学习算法,其内容包括:(1)针对结构表示存在的非线性及多维性等难点问题,从图形自身的几何结构出发,提出了Finsler几何结构学习算法,该算法能够在分类过程中有效地保持图形的几何结构特征不变。(2)在传统K-means算法中引入Finsler度量方法,给出了基于Finsler几何的K-means算法,该算法能够弥补K-means算法中相似性度量效果不理想的缺陷。(3)算法验证:将本文提出的学习算法在手写体数字识别和人脸识别领域进行了有效验证。
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