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基于自然鄰居的標(biāo)記分布機(jī)器學(xué)習(xí)算法

2021-05-13 | rar | 2.05 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  標(biāo)記分布是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)范式,能很妤地解決某些標(biāo)記多義性問(wèn)題,可看作多標(biāo)記的泛化。傳統(tǒng)的單標(biāo)記學(xué)習(xí)和多標(biāo)記學(xué)習(xí)均可看作標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的特例。已有的標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法中,基于算法改造的 AA-KNN( Algorithm AdaptationKNN)是一種高效的算法,但任何涉及K近鄰求解問(wèn)題的算法在處理不同數(shù)據(jù)集時(shí),參數(shù)K值的選取都是一個(gè)難題,不同的K值得到的結(jié)果明顯不同。基于此,將自然最近鄰居的概念引入標(biāo)記分布學(xué)習(xí),提出一種新的標(biāo)記分布學(xué)習(xí)方法。對(duì)數(shù)據(jù)集使用自然最近鄰居搜索算法查找每個(gè)樣本的自然鄰居,取自然鄰居的標(biāo)記分布均值作為預(yù)測(cè)結(jié)釆。搜索算法不需要人工設(shè)置任何參數(shù),同時(shí)搜索算法是一種被動(dòng)搜索,其自適應(yīng)計(jì)算得到每個(gè)樣本的鄰居。在6個(gè)數(shù)據(jù)集上使用6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與 AA-KNN相比,結(jié)合自然最近鄰居的標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法不僅避免了人工設(shè)置參數(shù)的問(wèn)題,而且取得了更優(yōu)的效果。

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