論文の概要: Random Graph Embedding and Joint Sparse Regularization for Multi-label Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06445v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 15:06:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 12:46:18.352033
• Title: Random Graph Embedding and Joint Sparse Regularization for Multi-label Feature Selection
• Title（参考訳）: マルチラベル特徴選択のためのランダムグラフ埋め込みとジョイントスパース正規化
• Authors: Haibao Li and Hongzhi Zhai
• Abstract要約: 提案モデルでは,結合制約最適化問題を解くことにより,最も関連性の高い変数を選択することができる。 多様体の正則化では、結合構造に基づいてランダムウォーク戦略を実行し、近傍グラフを構築する。 実世界のデータセットを用いた実験により,本手法の総合的な性能は従来の手法よりも一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label learning is often used to mine the correlation between variables and multiple labels, and its research focuses on fully extracting the information between variables and labels. The $\ell_{2,1}$ regularization is often used to get a sparse coefficient matrix, but the problem of multicollinearity among variables cannot be effectively solved. In this paper, the proposed model can choose the most relevant variables by solving a joint constraint optimization problem using the $\ell_{2,1}$ regularization and Frobenius regularization. In manifold regularization, we carry out a random walk strategy based on the joint structure to construct a neighborhood graph, which is highly robust to outliers. In addition, we give an iterative algorithm of the proposed method and proved the convergence of this algorithm. The experiments on the real-world data sets also show that the comprehensive performance of our method is consistently better than the classical method.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル学習は、変数と複数のラベルの相関関係をマイニングするためにしばしば用いられ、その研究は変数とラベル間の情報の完全抽出に焦点を当てている。 $\ell_{2,1}$正規化はスパース係数行列を得るためにしばしば用いられるが、変数間の多重線型性の問題は効果的に解決できない。 本稿では,$\ell_{2,1}$正則化とフロベニウス正則化を用いて,協調制約最適化問題を解くことにより,最も関連する変数を選択することができる。 多様体の正則化では、ジョイント構造に基づくランダムウォーク戦略を実行し、近傍グラフを構築する。 さらに,提案手法の反復的アルゴリズムを提案し,このアルゴリズムの収束性を証明した。 実世界のデータセットを用いた実験により,本手法の総合的な性能は従来の手法よりも一貫して優れていることが示された。

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