一种用于最优路径森林分类器的增量线性时间学习算法
机器学习
2019-08-02 v5 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出一种基于最优路径森林分类器（OPF）的具有增量能力的分类方法。OPF 将实例视为全连接训练图中的节点，弧权重表示两个特征向量之间的距离。我们的算法以线性时间将新实例纳入 OPF，同时与原始的二次时间模型相比保持相似的精度。
引用
@article{arxiv.1604.03346,
title = {An incremental linear-time learning algorithm for the Optimum-Path Forest classifier},
author = {Moacir Ponti and Mateus Riva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.03346},
year = {2019}
}
备注
submitted to IPL Journal for consideration in Nov/2016