关键词k-nearest neighbor graph
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- MM具有稳定学习规则的增强型 KNN 双支持向量机
该研究提出了一种增强的、基于加权的正则化 KNN 双支持向量机，通过加权样本、增加稳定项和结合多距离 KNN 算法来解决 KNN-based TSVM 分类器的高计算成本和过拟合等问题，实验结果表明在分类准确度和计算时间上均有显著提高，最大 - AAAI大规模任务高效可扩展的多任务回归
提出一种名为 Convex Clustering Multi-Task regression Learning (CCMTL) 的算法，通过在预测模型的 k 近邻图上与凸聚类相结合，并使用新提出的优化方法有效地解决底层凸问题，使得其能够在包 - WWW可视化大规模高维数据
本文提出了一种叫做 LargeVis 的技术，旨在解决将大规模和高维数据可视化在低维空间的问题。与 t-SNE 相比，LargeVis 构建精确近似的 K 最近邻图的计算成本更低，并采用了一个原则上的概率模型来进行可视化，整个过程易于扩展到 - ICML随机 k 近邻图中的最短路径距离
研究使用密度 p 在 R^d 上按随机方式绘制的 n 个数据点构建的加权或未加权 k 最近邻图的最短路径距离在样本大小趋近于无穷大时的收敛性，证明了对于未加权 k 最近邻图，此距离会收敛到底层空间上的不良距离函数，其性质对机器学习不利。同时