%0 Journal Article
%T 判别最小平方有序回归*
%A 余海犇
%A 田青
%A 陈松灿
%J 模式识别与人工智能
%P 535-541
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201506008
%X 有序回归是特殊的机器学习范式，其目标是利用数据间内在的序标号以划分模式.尽管众多算法相继提出，但经典的最小平方回归(LSR)尚未应用于有序回归场景.为此，文中采用累积标号编码和间隔扩大策略，在LSR基础上提出判别最小平方有序回归(DLSOR).DLSOR在对回归函数无需施加约束的前提下，仅通过改造标号实现有序信息的嵌入和类间间隔的扩大，从而确保DLSOR在与LSR具有相当模型复杂度的同时，既保证较高的分类精度，又获得较低的平均绝对误差.实验验证DLSOR在提升有序回归性能上的优越性.
%K 有序回归
%K 最小平方回归(LSR)
%K 累积标号
%K 间隔扩大
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10388.shtml