《表2 各算法在UCI数据集上的实验排名》

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《非贪婪的鲁棒性度量学习算法》

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在100次样本划分过程中均采用了不同的随机种子，各算法在同一随机种子下保持同一初始矩阵。实验事先采用主成分分析（principal component analysis，PCA）计算出95%贡献率的成分个数p，投影矩阵维度设置为p+1。各算法的排名及性能结果分别如表2和图2所示。