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
标记分布是一种新的学习范式,现有算法大多数直接使用条件概率建立参数模型,未充分考虑样本之间的相关性,导致计算复杂度增大。基于此,引入谱聚类算法,通过样本之间相似性关系将聚类问题转化为图的全局最优划分问题,进而提出一种结合谱...标记分布是一种新的学习范式,现有算法大多数直接使用条件概率建立参数模型,未充分考虑样本之间的相关性,导致计算复杂度增大。基于此,引入谱聚类算法,通过样本之间相似性关系将聚类问题转化为图的全局最优划分问题,进而提出一种结合谱聚类的标记分布学习算法(label distribution learning with spectral clustering,SC-LDL)。首先,计算样本相似度矩阵;然后,对矩阵进行拉普拉斯变换,构造特征向量空间;最后,通过K-means算法对数据进行聚类建立参数模型,预测未知样本的标记分布。与现有算法在多个数据集上的实验表明,本算法优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明算法的有效性和优越性。展开更多
标记分布学习是近年来提出的一种新的机器学习范式,它能很好地解决某些标记多义性的问题。现有的标记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型,但未能充分利用特征和标记间的联系。本文考虑到特征相似的样本所对应的标记分布也应当相似...标记分布学习是近年来提出的一种新的机器学习范式,它能很好地解决某些标记多义性的问题。现有的标记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型,但未能充分利用特征和标记间的联系。本文考虑到特征相似的样本所对应的标记分布也应当相似,利用原型聚类的k均值算法(k-means),将训练集的样本进行聚类,提出基于kmeans算法的标记分布学习(label distribution learning based on k-means algorithm,LDLKM)。首先通过聚类算法kmeans求得每一个簇的均值向量,然后分别求得对应标记分布的均值向量。最后将测试集和训练集的均值向量间的距离作为权重,应用到对测试集标记分布的预测上。在6个公开的数据集上进行实验,并与3种已有的标记分布学习算法在5种评价指标上进行比较,实验结果表明提出的LDLKM算法是有效的。展开更多
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。
文摘标记分布是一种新的学习范式,现有算法大多数直接使用条件概率建立参数模型,未充分考虑样本之间的相关性,导致计算复杂度增大。基于此,引入谱聚类算法,通过样本之间相似性关系将聚类问题转化为图的全局最优划分问题,进而提出一种结合谱聚类的标记分布学习算法(label distribution learning with spectral clustering,SC-LDL)。首先,计算样本相似度矩阵;然后,对矩阵进行拉普拉斯变换,构造特征向量空间;最后,通过K-means算法对数据进行聚类建立参数模型,预测未知样本的标记分布。与现有算法在多个数据集上的实验表明,本算法优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明算法的有效性和优越性。
文摘标记分布学习是近年来提出的一种新的机器学习范式,它能很好地解决某些标记多义性的问题。现有的标记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型,但未能充分利用特征和标记间的联系。本文考虑到特征相似的样本所对应的标记分布也应当相似,利用原型聚类的k均值算法(k-means),将训练集的样本进行聚类,提出基于kmeans算法的标记分布学习(label distribution learning based on k-means algorithm,LDLKM)。首先通过聚类算法kmeans求得每一个簇的均值向量,然后分别求得对应标记分布的均值向量。最后将测试集和训练集的均值向量间的距离作为权重,应用到对测试集标记分布的预测上。在6个公开的数据集上进行实验,并与3种已有的标记分布学习算法在5种评价指标上进行比较,实验结果表明提出的LDLKM算法是有效的。