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关于使用坎托罗维奇 - 鲁宾斯坦距离进行降维的研究
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用Kantorovich-Rubinstein距离描述分类问题中的样本复杂性，考虑底层度量空间的几何和拓扑结构。较大的距离表明存在1-Lipschitz分类器可以良好分类。同时，该研究讨论了描述符的局限性。
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关键要点
- 该研究使用Kantorovich-Rubinstein距离描述分类问题中的样本复杂性。
- 研究考虑底层度量空间的几何和拓扑结构。
- 较大的Kantorovich-Rubinstein距离表明存在1-Lipschitz分类器可以良好分类。
- 讨论了Kantorovich-Rubinstein距离作为描述符的局限性。
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