論文の概要: Adaptive Collaborative Correlation Learning-based Semi-Supervised Multi-Label Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12193v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 07:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 19:29:42.758748
• Title: Adaptive Collaborative Correlation Learning-based Semi-Supervised Multi-Label Feature Selection
• Title（参考訳）: 適応的協調的相関学習に基づく半教師付きマルチラベル特徴選択
• Authors: Yanyong Huang, Li Yang, Dongjie Wang, Ke Li, Xiuwen Yi, Fengmao Lv, Tianrui Li,
• Abstract要約: 適応的協調相関 lEarning-based Semi-Supervised Multi-label Feature Selection (Access-MFS) 法を提案する。 具体的には、拡張された非相関制約を備えた一般化回帰モデルを導入し、識別的かつ無関係な特徴を選択する。 相関インスタンスとラベル相関を提案回帰モデルに統合し,サンプル類似度グラフとラベル類似度グラフの両方を適応的に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.195711274756334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised multi-label feature selection has recently been developed to solve the curse of dimensionality problem in high-dimensional multi-label data with certain samples missing labels. Although many efforts have been made, most existing methods use a predefined graph approach to capture the sample similarity or the label correlation. In this manner, the presence of noise and outliers within the original feature space can undermine the reliability of the resulting sample similarity graph. It also fails to precisely depict the label correlation due to the existence of unknown labels. Besides, these methods only consider the discriminative power of selected features, while neglecting their redundancy. In this paper, we propose an Adaptive Collaborative Correlation lEarning-based Semi-Supervised Multi-label Feature Selection (Access-MFS) method to address these issues. Specifically, a generalized regression model equipped with an extended uncorrelated constraint is introduced to select discriminative yet irrelevant features and maintain consistency between predicted and ground-truth labels in labeled data, simultaneously. Then, the instance correlation and label correlation are integrated into the proposed regression model to adaptively learn both the sample similarity graph and the label similarity graph, which mutually enhance feature selection performance. Extensive experimental results demonstrate the superiority of the proposed Access-MFS over other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き多ラベル特徴選択法は, 標本が欠落した高次元多ラベルデータにおいて, 次元性の呪いを解決するために最近開発された。 多くの試みがなされているが、既存のほとんどの手法では、サンプルの類似性やラベルの相関を捉えるために、事前に定義されたグラフアプローチを用いている。 このように、元の特徴空間におけるノイズやアウトリーチの存在は、結果として生じるサンプル類似性グラフの信頼性を損なう可能性がある。 また、未知のラベルが存在するため、ラベルの相関関係を正確に描写することができない。 さらに、これらの手法は選択された特徴の識別力のみを考慮し、冗長性を無視する。 本稿では,アダプティブ・コラボレーティブ・コラボレーティブ・相関 lEarning-based Semi-Supervised Multi-label Feature Selection (Access-MFS) 法を提案する。 具体的には、拡張された非相関制約を備えた一般化回帰モデルを導入し、識別的かつ無関係な特徴を選択し、ラベル付きデータにおける予測ラベルと接地トラックラベルの一貫性を同時に維持する。 そして, サンプル類似度グラフとラベル類似度グラフの両方を適応的に学習し, 特徴選択性能を相互に向上する。 大規模な実験結果から、他の最先端手法よりもAccess-MFSの方が優れていることが示された。

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