在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別任務(wù)中，選擇一種合適的距離度量方法是至關(guān)重要的，度量學(xué)習(xí)主要利用判別性信息學(xué)習(xí)一個(gè)馬氏距離或相似性度量．然而，大多數(shù)現(xiàn)有的度量學(xué)習(xí)方法都是針對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)的，對(duì)于一些有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（比如符號(hào)型數(shù)據(jù)），用傳統(tǒng)的距離度量來(lái)度量?jī)蓚€(gè)對(duì)象之間的相似性是不合理的；其次，大多數(shù)度量學(xué)習(xí)方法會(huì)受到維度的困擾，高維度使得訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)。模型的可擴(kuò)展性差．提出了一種基于幾何平均的混雜數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)方法．采用不同的核函數(shù)將數(shù)值型數(shù)據(jù)和符號(hào)型數(shù)據(jù)分別映射到可再生核希爾伯特空間，從而避免了特征的高維度帶來(lái)的負(fù)面影響．同時(shí)。提出了一個(gè)基于幾何平均的多核度量學(xué)習(xí)模型。將混雜數(shù)據(jù)的度量學(xué)習(xí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求黎曼流形上兩個(gè)點(diǎn)的中心點(diǎn)問(wèn)題．在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明。針對(duì)混雜數(shù)據(jù)的多核度量學(xué)習(xí)方法與現(xiàn)有的度量學(xué)習(xí)方法相比。在準(zhǔn)確性方面展現(xiàn)出更優(yōu)異的性能．