一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

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一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

陈思宝, 徐丹洋, 罗斌

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陈思宝, 徐丹洋, 罗斌. 一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

引用本文:

陈思宝, 徐丹洋, 罗斌. 一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

CHEN Si-bao, XU Dan-yang, LUO Bin. A Non-Negative Sparse Neighbor Representation for Multi-Label Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

Citation:

CHEN Si-bao, XU Dan-yang, LUO Bin. A Non-Negative Sparse Neighbor Representation for Multi-Label Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

中图分类号: TP391.4

A Non-Negative Sparse Neighbor Representation for Multi-Label Learning Algorithm

摘要: 针对训练数据中的非线性流形结构以及基于稀疏表示的多标签分类中判别信息丢失严重的问题,该文提出一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法。首先找到待测试样本每个标签类上的k-近邻,然后基于LASSO稀疏最小化方法,对待测试样本进行非负稀疏线性重构,得到稀疏的非负重构系数。再根据重构误差计算待测试样本对每个类别的隶属度,最后实现多标签数据分类。实验结果表明所提出的方法比经典的多标签k近邻分类(ML-KNN)和稀疏表示的多标记学习算法(ML-SRC)方法性能更优。
- 多标签学习 /
- 稀疏近邻表示 /
- LASSO稀疏最小化 /
- 非负重构

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一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

刊出日期: 2015-12-15

中图分类号: TP391.4

关键词:

摘要: 针对训练数据中的非线性流形结构以及基于稀疏表示的多标签分类中判别信息丢失严重的问题,该文提出一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法。首先找到待测试样本每个标签类上的k-近邻,然后基于LASSO稀疏最小化方法,对待测试样本进行非负稀疏线性重构,得到稀疏的非负重构系数。再根据重构误差计算待测试样本对每个类别的隶属度,最后实现多标签数据分类。实验结果表明所提出的方法比经典的多标签k近邻分类(ML-KNN)和稀疏表示的多标记学习算法(ML-SRC)方法性能更优。

English Abstract

陈思宝, 徐丹洋, 罗斌. 一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

引用本文:

陈思宝, 徐丹洋, 罗斌. 一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

CHEN Si-bao, XU Dan-yang, LUO Bin. A Non-Negative Sparse Neighbor Representation for Multi-Label Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

Citation:

CHEN Si-bao, XU Dan-yang, LUO Bin. A Non-Negative Sparse Neighbor Representation for Multi-Label Learning Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018

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