一种李群机器学习线性分类算法研究

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摘要：根据李群具有微分流形的性质,提出了一种李群机器学习的线性分类算法.该分类方法的思想是：首先将样本数据集嵌入到微分流形当中,每个实例对应着流形上的一个点,利用测地线距离度量两个实例间的距离;然后,根据测试实例和训练数据集中实例间测地线距离的代数关系,确定测试实例的分类.实验测试表明,该线性分类算法较k-最近邻算法（KNN）及NaiveBayes分类算法具有较高的分类精度.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92040X/200910/31744370.html

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关键词：分类算法 机器学习 naive 训练数据集 Bayes 李群机器学习 测地线距离 线性分类方法