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面向非均匀分布数据的代价敏感标记分布学习
被引量：
1
1
作者
樊俊
张恒汝
+1 位作者
余一帆
闵帆
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期40-50,共11页
标记歧义近年来在机器学习和数据挖掘领域备受关注.标记分布学习(LDL)通过为样本分配概率标记来解决标记歧义问题.现有的LDL方法主要是为处理训练数据均匀分布的情况而设计的.然而,在实际应用中,训练数据往往呈现非均匀分布.因此,提出...
标记歧义近年来在机器学习和数据挖掘领域备受关注.标记分布学习(LDL)通过为样本分配概率标记来解决标记歧义问题.现有的LDL方法主要是为处理训练数据均匀分布的情况而设计的.然而,在实际应用中,训练数据往往呈现非均匀分布.因此,提出了一种代价敏感的标记分布学习方法(CSLDL),用以处理这种非均匀分布的数据.通过充分利用样本的密度信息,设计了一种新的损失函数.首先,将描述度集平均划分为多个区间,并统计这些区间中的样本个数,从而推导出每个类别标记的经验密度向量.其次,为了确保不同区间之间的连续性,利用邻居来对目标区间的经验密度进行修正.将经验密度向量与对称核进行卷积,以使每个区间不仅考虑当前区间,还考虑附近区间.最后,利用修正后的密度向量构建代价矩阵,并结合Kullback-Leibler(K-L)散度来处理非均匀分布的训练数据.CSLDL在10个真实世界的数据集上与6种最先进的算法进行了对比实验.实验结果充分验证了提出的方法的有效性和优越性.
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关键词
标记
分布
学习
标记歧义
非均匀分布数据
代价敏感
样本密度
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职称材料
题名
面向非均匀分布数据的代价敏感标记分布学习
被引量：
1
1
作者
樊俊
张恒汝
余一帆
闵帆
机构
西南石油大学计算机科学学院
西南石油大学机器学习研究中心
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期40-50,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61902328)
南充市科技局应用基础研究项目(SXHZ040).
文摘
标记歧义近年来在机器学习和数据挖掘领域备受关注.标记分布学习(LDL)通过为样本分配概率标记来解决标记歧义问题.现有的LDL方法主要是为处理训练数据均匀分布的情况而设计的.然而,在实际应用中,训练数据往往呈现非均匀分布.因此,提出了一种代价敏感的标记分布学习方法(CSLDL),用以处理这种非均匀分布的数据.通过充分利用样本的密度信息,设计了一种新的损失函数.首先,将描述度集平均划分为多个区间,并统计这些区间中的样本个数,从而推导出每个类别标记的经验密度向量.其次,为了确保不同区间之间的连续性,利用邻居来对目标区间的经验密度进行修正.将经验密度向量与对称核进行卷积,以使每个区间不仅考虑当前区间,还考虑附近区间.最后,利用修正后的密度向量构建代价矩阵,并结合Kullback-Leibler(K-L)散度来处理非均匀分布的训练数据.CSLDL在10个真实世界的数据集上与6种最先进的算法进行了对比实验.实验结果充分验证了提出的方法的有效性和优越性.
关键词
标记
分布
学习
标记歧义
非均匀分布数据
代价敏感
样本密度
Keywords
label distribution learning
label ambiguity
non-uniformly distributed data
cost-sensitive
density of instances
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向非均匀分布数据的代价敏感标记分布学习
樊俊
张恒汝
余一帆
闵帆
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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