数值计算与计算机应用 2008, 29(2 ) 105-118 DOI:     ISSN: 1000-3266 CN: 11-2124/TP

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核映射;;负投影梯度;;自适应优化
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一种基于核映射的自适应优化配置属性权重组的方法

陈新泉

上饶师范学院数学与计算机系 江西上饶 334001 华南理工大学计算机科学与工程学院;广州 510640

摘要

通过引入一个从样本空间到特征空间的核映射,从而将样本空间中的分类问题与特征空间中的聚类问题联系起来.为获得样本空间中的一组合适的属性权重值,提出了一种基于核映射的自适应优化配置属性权重组的方法.在特征空间中根据"聚类之内的数据点最大限度的相近,聚类之间的数据点最大限度的相离"这个原则,提出了一个带约束的混和目标函数,通过优化这个混和目标函数来获得样本空间中的一个合适的属性权重组.为求解这个混和目标函数,提出了一种基于负投影梯度的自适应优化配置属性权重组的方法.接着采用UCI的两个标准数据集来进行实验验证,可以证实这种根据给定数据点集进行自适应优化配置样本空间中的属性权重组方法的有效性.最后给出了两种自适应优化目标函数权重参数和核函数参数的方法.

关键词 核映射;;负投影梯度;;自适应优化  

AN ADAPTIVE OPTIMIZATION METHOD OF CONFIGURING ATTRIBUTE WEIGHT GROUP BASED ON KERNEL MAPPING

Chen Xinquan (Department of Mathematics and Computer,Shangrao Normal College,Shangrao 334001,Jianxi,China;School of Computer Science & Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,China)

Abstract:

It introduces an adaptive optimization method of configuring attribute weight group based on kernel methods by constructing an appropriate kernel mapping which can associate a classification problem in a sample space with a clustering problem in a feature space.Then we introduces a blended objective function which can represent the guide line more precisely, data points in any cluster are close to each other,and data points between any two clusters are away from each other.By optimizing the blended objective function to get an optimal attribute weight group of the sample space,we can construct a classifier based on clustering with an optimal distance measure.In order to seek an acceptable solution of the blended objective function,it gives an adaptive optimization method of configuring attribute weight group based on reverse projection of grads.The method is valid by two experiments and some analysis and discussions.At last it presents two methods optimizing objective function weight parameter and kernel function parameter adaptively.

Keywords: Kernel mapping;;reverse projection of grads;;adaptive optimization method  
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