基于中心对齐多核学习的稀疏多元逻辑回归算法

稀疏多元逻辑回归(SMLR)作为一种广义的线性模型被广泛地应用于各种多分类任务场景中。SMLR通过将拉普拉斯先验引入多元逻辑回归(MLR)中使其解具有稀疏性,这使得该分类器可以在进行分类的过程中嵌入特征选择。为了使分类器能够解决非线性数据分类的问题,该文通过核技巧对SMLR进行核化扩充后得到了核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)。KSMLR能够将非线性特征数据通过核函数映射到高维甚至无穷维的特征空间中,使其特征能够充分地表达并最终能进行有效的分类。此外,该文还利用了基于中心对齐的多核学习算法,通过不同的核函数对数据进行不同维度的映射,并用中心对齐相似度来灵活地选取多核学习权重系数,使得分类器具有更好的泛化能力。实验结果表明,该文提出的基于中心对齐多核学习的稀疏多元逻辑回归算法在分类的准确率指标上都优于目前常规的分类算法。