面向实数与复数信号的符号感知多状态 Jaccard 核与几何
机器学习
2025-12-24 v1 信息论
math.IT
摘要
我们提出一种符号感知的多状态 Jaccard/Tanimoto 框架,将重叠基于距离从非负向量和度量扩展至任意实数与复数信号,同时保持有界度量和正半导体核结构。形式上,该构建是一种集合和度论几何:将信号表示为符号状态空间上的原子度,相似性由这些度量的广义 Jaccard 重叠给出。每个信号被嵌入到非负多状态表示中,对于实信号使用正负分割,对于复信号使用笛卡尔积和极分解,以及用户定义的状态分区进行精细的阈值分析。将 Tanimoto 构造应用于这些嵌入后,可得到一族 [0,1] 范围的距离,这些距离满足三角不等式并定义正半导体核,可直接用于核方法和图基学习。除成对距离外,我们通过 Möbius 反演发展了联合分析,这将信号幅值分解为具有精确预算闭合的非负可加贡献。对同一嵌入进行归一化可产生坐标-状态配置上的概率度量,使得距离成为总变异的单调变换,并可实现阈值-强度分解。该构建产生一种单一、在机制上可解释的距离,同时在一个符号感知框架内提供有界度量结构、正半导体核、概率语义以及透明的预算核算,支持相关图、特征工程、相似图及其他科学和金融应用中的分析工具。
引用
@article{arxiv.2512.19721,
title = {Sign-Aware Multistate Jaccard Kernels and Geometry for Real and Complex-Valued Signals},
author = {Vineet Yadav},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.19721},
year = {2025}
}