稀疏编码半监督低秩核学习算法

"基于稀疏编码的半监督低秩核学习算法" 本文主要探讨的是如何改进半监督核学习方法，特别是在处理复杂高维稀疏数据时的效率和准确性。传统的核方法，如支持向量机(SVM)和核主成分分析(KPCA)，依赖于选择合适的核函数和参数，这限制了它们在某些复杂场景下的性能。为了解决这个问题，多核学习被引入，它通过学习多个基核的组合来增强模型的灵活性。然而，多核学习依然受限于基核的预定义和参数设定。 非参核学习模型则尝试直接从数据中学习核矩阵，而不预先定义核函数，这使得它在处理复杂数据时更具适应性。但非参核学习算法的计算复杂度较高，对于大规模数据集来说可能效率低下。针对这一问题，文章提出了基于稀疏编码的半监督低秩核学习算法。 该算法的核心是结合稀疏编码和自编码器。稀疏编码利用数据的稀疏特性进行表示，可以提高模型的鲁棒性和防止过拟合。自编码器是一种无监督学习工具，能学习数据的高效表示，用于降维和特征提取。在半监督学习的框架下，自编码器与稀疏编码相结合，可以更好地处理高维稀疏数据，降低算法的复杂性，并提升学习效率。 在实验部分，该算法通过核聚类任务展示了其有效性，与传统的非参核学习模型相比，融入稀疏自编码器的模型在核聚类效果和学习效率上都有显著提升。实验结果证实了该算法在半监督学习场景中的优越性，尤其是在处理复杂数据集时。 关键词涉及的概念包括：半监督学习、成对约束、自编码器和稀疏编码。文章的文献标志码为A，分类号为TP391，doi为10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0069，发布在《计算机工程与应用》2019年第55卷第7期，页码175-181。作者为杨烁、刘兵和周勇。