Cross product kernels for fuzzy set similarity

Abstract : We present a new kernel on fuzzy sets: the cross product kernel on fuzzy sets which can be used to estimate similarity measures between fuzzy sets with a geometrical interpretation in terms of inner products. We show that this kernel is a particular case of the convolution kernel and it generalizes the widely-know kernel on sets towards the space of fuzzy sets. Moreover, we show that the cross product kernel on fuzzy sets performs an embedding of probability measures into a reproduction kernel Hilbert space. Finally, we experimentally show the applicability of this kernel on a supervised classification task on noisy datasets.
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Pré-publication, Document de travail
2017
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Contributeur : Jorge Guevara <>
Soumis le : mercredi 25 janvier 2017 - 18:07:58
Dernière modification le : mardi 3 octobre 2017 - 14:52:10
Document(s) archivé(s) le : mercredi 26 avril 2017 - 18:49:43

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Jorge Guevara, Roberto Hirata, Stéphane Canu. Cross product kernels for fuzzy set similarity. 2017. 〈hal-01438607v2〉

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