基于三元组图模型的数据拓扑结构研究

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1、乂連禮＾义聋ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ损±享恆巧文Ｍ八ＳＴＥＲ乂ＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮｉ＊％龜击扩－基于Ｈ元组图模型的数据拓扑结构研究息与通信工程学科专业信＿＿＿＿作者姓名聲＿羣指导教师—聋莖著＾＿＿＿２〇１６６答辩日期—＿＿＿＿全与硕±学位论文基于Ｈ元组图模型的数据拓扑结构研究Ｒ’ｅｓｅａｒｃｈｏｎＤａｔａｓＴｏｐｏｌｏｇｉｃａｌＳｔｒｕｃｔｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＴｒ－ＧｒａｉｐｌｅｔＩｎｄｕｃｅｄｐ

2、ｈ作者姓名：郭君、学科专业：信息与通信工程学号：２１３０９０６１指导教师：郭艳卿副教授完成日期：２０１６年５月１日乂連巧义乂缘ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中邑经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，也不包含其他邑申请学位或其他用途使用过的成果一同工作的同志对本研究所做的。与

3、我贾献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处。，本人愿意承担相关法律责任学位论文题目：基于王元组图模型的数据巧扑结构研究作者签名：Ｉ惡日期：告年６月日ｆ＿ｉ＿大连理工大学硕±学位论文摘要一图模型是种表示数据之间关系的常用手段，。然而传统的构建图模型的策略多是基于二元（成对）关系，并没有充分利用数据中隐藏的拓扑结构信息。本文针对非监督和有监督两种情况，分别针对性地提出了基于Ｈ元组的图模型，并且在实际应用中对其有效性加验证。本文的主要贡献如下：一１在非监督的情况下，提

4、出了种基于Ｈ元组的图模型，并将其应用于同时特征（）＂＂选挥与聚类一个排序局部性的概。基于Ｈ元组关系所建立的图模型，本文提出了念，由此提出的损失函数使得在特征选择后，每个样本的近邻的相对远近程度得到保一持。同时，，通过拉普拉斯矩阵的建模将它融合进个可Ｗ同时进行特征选择和聚类的一般化框架。在几个基准数据库上的大量对比实验验证了本文提出的方法在聚类应用上的效果提升。一（２）在有监督的情况下，提出了另种基于三元组的图模型，并将其应用于解析型＂一字典学习与模式分类。基于Ｓ元组关系所建立的图模型，本文提出了个判决拓

5、扑＂一性的概念，由此提出的损失函数和新増加的编码致项使得在稀疏编码空间里，不同类别的数据相互疏远，，同类数据之间的相对远近程度也得到了保持形成较大间隔，为后续的Ａ最近邻分类提供了极大的便利。在几种常用数据库上的实验表明：本文提出的方法能显著提高解析型字典学习的判决力，其性能也比其它前沿的综合型字典学习方法要好。（３）对于Ｗ上两个应用场景的模型，本文使用半二次优化技术和交替搜索策略分别提出了交替最小化算法：讯基于三元组的，并分别提供了收敛性分析。实验结果表明图模型具有较高的理论和实践价值Ｉ在特征选择中

6、保持排序局部性有助于基于距离；Ｕ）的聚类任务ＩＩＩ在解析型字典学习中保持判决拓扑性有助于基于Ａ最近邻分类器的模；（）式分类任务。关键词：王元组图模型；巧扑结构；特征选择；字典学习；半二次优化－Ｉ－大连理工大学硕±学位论文’ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤａｔａｓＴｏｏｌｏ－ｐｇｉｃａｌＳｔｒｕｃｔｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＴｒｉｐｌｅｔＩｎｄｕｃｅｄＧｒａｐｈＡｂｓｔｒａｃｔ＾ｈ－Ｇｒａｌ化ｍｄｔｉｉ．Ｈｉｓｃｏｍｍｏｎｕｓｅｄｏｄｅｎｈｅｉａｏｎｓｈｉｓａｍｏｎｄａｔａｏｎｔ

7、ｓｏｗｅｖｅｒｃｏｎｐｙｐｇｐ，ｖｅｎｔｉｏｎａｌｓｔｒａｔｅｉｅｓｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｒａｈｍｏｄｅｌｓａｒｅｍｏｓｔｌｂａｓｅｄｏｎａｉｒｗｉｓｅｄｏｕｂｌｅｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｇｇｐｙｐ／，ｗｈｉｃｈｄｏｎｏｔｍａｋｅｆｕｌｌｕｓｅｏｆｌａ（ｌｉｌｔｔｉｄａｔａ．Ｉｎｉｈａｖｅｔ；ｈｅｔ；ｅｎ；ｔｏｏｏｃａｓｒｕｃｕｒｅｓｎ比ｓａｅｒｗｅｐｇｐｐ，ｉｌ－ｄｕｃｅｄｈｈｉｄｄ－ｒｏｏｓｅｄｔｗｏｄｆｅｒｅｎｉｄｒｉｔｔｒｉｅｔｉｎｒａｓｆｏ

8、ｒｔｅｕｎｓｕｅｒｖｓｅａｎｓｕｅｒｖｓｅｓｃｅｎａｏｓｒｅｐｐｐｇｐｐｐ，Ｂ’ｓｅｃｔｉｖｅｌｉｉｌｌｌｉｄ化ｈｉ．．ｅｓｉｄｅｓｒａｃｔｃａｌｃｏｍａｒｓｏｎｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓｗｅｖａａｔｅｅｒａｓｅｆｅｃｔｖｅ