1、飯旦大學(xué)博士學(xué)位論文快速增量式分類算法研究ReseAt(一h011F1s1，IIICIernentalClassificatiol『Algorithms舯名：朱真峰學(xué)號：061021077系(所)：計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)研究方向：機器學(xué)習(xí)攻讀學(xué)位：睥士指導(dǎo)教師：薛I向陽教授指導(dǎo)小組：黃萱菁教授郭躍飛副教授池明曼副教授r|1文摘要隨著數(shù)據(jù)聚集制作設(shè)備的口益昔披人們越來越方便地生產(chǎn)圖像、|生l形，音頻、視頻、動卿和j維模型等

2、多蟬伴數(shù)據(jù)：隨著互聯(lián)網(wǎng)和蔣量存儲技術(shù)的應(yīng)用_I及t人們赴任何時候、任何地方都能夠訪問互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體數(shù)據(jù)。這些多媒體數(shù)據(jù)肄有辯構(gòu)、水結(jié)構(gòu)化商維和I動_盎變化等特征，給后續(xù)處埋例如分類、聚類，挖掘、胖解和利用卅來巨大f難。本文半要針列可聯(lián)阿數(shù)據(jù)的特點重點研宄了商維數(shù)州的降維霜f海射數(shù)槲的增踴式分類方法。在商維數(shù)據(jù)降維研究訂向木史捉Jl了基于非負(fù)矩陣分解的快速避代方法，它利用數(shù)據(jù)的Lml化特性和相關(guān)數(shù)據(jù)矩辟的稀疏性特點，設(shè)計了更J|l】簡沽

3、的選代盟新規(guī)則一實驗表明ti嚷方法小儀川以實現(xiàn)快速降維j壬能提升后續(xù)分類或聚類的精度?？酆Ａ繑?shù)據(jù)分類研究矗面本文提出了免矩陣求遵的增量式學(xué)習(xí)矗法它針對近似支恃向量機模型需要計算矩陣逆的問題，I殳計了不必計算矩陣逆的預(yù)測模型理新公式宴現(xiàn)了快速的增量式學(xué)刊。實驗表明在預(yù)測精度基本不變的情況r改方法能使時間復(fù)雜度降低一個數(shù)量級。進(jìn)一步在處理動態(tài)增加的海量數(shù)據(jù)分類方面本文提出了增量式遷移學(xué)習(xí)矗法。設(shè)計了個適臺樣本加秘的增母式模型并采用預(yù)測反饋機