为提高分类精度,通过距离测度学习可以得到样本在新的特征空间里新的表示.针对马氏距离未考虑不同类别样本维度间相关性存在差异这一缺陷,提出了一种新的有监督的距离测度学习算法,即独立-差别分量分析方法(Independent Discrimi-Native Component Analysis,I-DCA),并将其运用于基于k近邻分类器的运动神经与感觉神经分类中.作为对照,还详细分析了已有的相关分量分析方法(Relevant Component Analysis,RCA)和差别分量分析方法(Discrimi-Native Component Analysis,DCA)这两种距离测度学习算法.实验结果表明,改进算法的分类精度相较于马氏距离提高了近45%,相较于RCA与DCA也提高了15%左右,分类精度的提高说明了改进算法的有效性.

国家自然科学基金(61240006);

距离测度学习; 有监督学习; k近邻分类; 显微高光谱; 神经分类;

TP181

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