回归预测 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)多输入单输出
回归预测 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)多输入单输出
目录
- 回归预测 | MATLAB实现NCA(近邻成分分析)多输入单输出
- NCA基本介绍
- 数据生成
- 程序设计
- 拓展分析
- 参考资料
- 致谢
NCA基本介绍
近邻成分分析(Neighbourhood Component Analysis,NCA)其关键点可以概括为:任务是KNN Classification,样本相似度计算方法基于马氏距离(Mahalanobis Distance),参数选择方法为留一验证法。最后模型可以学习样本的低维嵌入表示,既属于度量学习范畴,又是降维的过程。求解NCA论文中直接使用梯度下降法,但由于目标不是凸的,所以只能得到局部最优解。至于目标为什么不是凸的,是因为:将马氏距离下的度量学习转换为基于样本投影矩阵的度量学习,会造成问题非凸。
数据生成
- 具体方式:
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