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发布时间：2023-10-01
收藏适用场景： 迁移学习
解决的技术问题： 现有的迁移学习主要包括三种类型，基于特征的迁移学习、基于实例的迁移学习以及基于度量的迁移学习。其中，基于特征的迁移学习和基于实例的迁移学习是使用欧氏距离来衡量样本之间的距离，而欧氏距离不能够反应出样本的不同维度之间的关联。基于度量的迁移学习方法虽然考虑了样本的不同维度之间的关联，但这种学习方法和前两种类型一样，样本的类型完全取决于标签的种类，从而忽视了样本特征的本质属性，也就是忽略了不同标签的样本特征之间也可能存在的某些关联。
说明书概要： 本发明公开了一种基于聚类均衡和权重矩阵优化的迁移学习方法，包括定义源域样本集和目标域样本集；对源域样本集以及目标域样本集样本的标签重新赋值；对源域样本集和目标域样本集中样本进行降维；对源域样本集中样本进行基于特征的无监督聚类分析；对每个聚类进行均衡处理；为每个聚类学习度量矩阵；根据聚类及度量矩阵，生成权重矩阵；对权重矩阵优化；利用权重矩阵预测目标域样本集中样本的标签。本发明通过无监督的聚类分析方法将源域样本集分为多个不同的聚类，使每个聚类具有相似的属性；同时基于各个聚类生成权重矩阵，并对其进行优化，更符合目标域样本集的实际情况，利用该权重矩阵对目标域样本集的标签进行预测，准确度更高。
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