一种同调边缘学习算法

面对复杂的数据,边缘问题是其核心问题之一。目前比较成功的算法有SVM最大边缘算法和TVQ算法,这些算法各有优缺点。论文针对目前方法中存在的一些不足,引进同调理论,用同调代数的思想构建了一种同调代数的边缘学习算法,并通过实验和实例进行验证。

邻域同调学习算法

目前已有的边缘学习算法对边缘可变的数据划分问题存在一些不足,这些算法在分类过程中不能有效地保证数据的结构特征不变。因而文章首先通过引进同调代数中的单形划分理论,从机器学习的角度对分类问题中的边缘划分进行研究,提出了一种邻域同调学习算法。算法给出了图形的邻域复形的构造方法和判断2个给定图形相似性的判定标准。最后通过在USPS_ALL手写数字集数据库和MPEG7 CE图像库上与SVM、TVQ算法的对比实验验证了本算法的有效性。