弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的...弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的噪声和冗余特征的干扰.为了对高维多标记数据进行准确的分类,提出了一种基于标记与特征依赖最大化的弱标记集成分类方法 En WL.En WL首先在高维数据的特征空间多次利用近邻传播聚类方法,每次选择聚类中心构成具有代表性的特征子集,降低噪声和冗余特征的干扰;再在每个特征子集上训练一个基于标记与特征依赖最大化的半监督多标记分类器;最后,通过投票集成这些分类器实现多标记分类.在多种高维数据集上的实验结果表明,En WL在多种评价度量上的预测性能均优于已有相关方法.展开更多
标记分布学习(label distribution learning,LDL)是一种用于解决标记多义性的新颖学习范式。现有的LDL方法大多基于完整数据信息进行设计,然而由于高昂的标注成本以及标注人员水平的局限性,很难获取到完整标注数据信息,且会导致传统LDL...标记分布学习(label distribution learning,LDL)是一种用于解决标记多义性的新颖学习范式。现有的LDL方法大多基于完整数据信息进行设计,然而由于高昂的标注成本以及标注人员水平的局限性,很难获取到完整标注数据信息,且会导致传统LDL算法性能的下降。为此,本文提出了一种新型的结合局部序标记关系的弱监督标记分布学习算法,通过维持尚未缺失标记之间的相对关系,并利用标记相关性来恢复缺失的标记,在数据标注不完整的情况下提升算法性能。在14个数据集上进行了大量的实验来验证算法的有效性。展开更多
文摘弱标记学习是多标记学习的一个重要分支,近几年已被广泛研究并被应用于多标记样本的缺失标记补全和预测等问题.然而,针对特征集合较大、更容易拥有多个语义标记和出现标记缺失的高维数据问题,现有弱标记学习方法普遍易受这类数据包含的噪声和冗余特征的干扰.为了对高维多标记数据进行准确的分类,提出了一种基于标记与特征依赖最大化的弱标记集成分类方法 En WL.En WL首先在高维数据的特征空间多次利用近邻传播聚类方法,每次选择聚类中心构成具有代表性的特征子集,降低噪声和冗余特征的干扰;再在每个特征子集上训练一个基于标记与特征依赖最大化的半监督多标记分类器;最后,通过投票集成这些分类器实现多标记分类.在多种高维数据集上的实验结果表明,En WL在多种评价度量上的预测性能均优于已有相关方法.
文摘标记分布学习(label distribution learning,LDL)是一种用于解决标记多义性的新颖学习范式。现有的LDL方法大多基于完整数据信息进行设计,然而由于高昂的标注成本以及标注人员水平的局限性,很难获取到完整标注数据信息,且会导致传统LDL算法性能的下降。为此,本文提出了一种新型的结合局部序标记关系的弱监督标记分布学习算法,通过维持尚未缺失标记之间的相对关系,并利用标记相关性来恢复缺失的标记,在数据标注不完整的情况下提升算法性能。在14个数据集上进行了大量的实验来验证算法的有效性。