論文の概要: CONDEN-FI: Consistency and Diversity Learning-based Multi-View Unsupervised Feature and In-stance Co-Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06568v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 15:24:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:44.336300
• Title: CONDEN-FI: Consistency and Diversity Learning-based Multi-View Unsupervised Feature and In-stance Co-Selection
• Title（参考訳）: CONDEN-FI: Consistency and Diversity Learning-based Multi-View Unsupervised Feature and In-stance Co-Selection
• Authors: Yanyong Huang, Yuxin Cai, Dongjie Wang, Xiuwen Yi, Tianrui Li,
• Abstract要約: 我々はconsistency and DivErsity learNing-based multi-view unsupervised Feature and Instance co-selection (CONDEN-FI)を提案する。 CONDEN-FIは、サンプルと特徴空間の両方からmul-ti-viewデータを再構成し、ビュー間で一貫性があり、各ビューに特有の表現を学ぶ。 結果の最適化問題を解決するために,効率的なアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.985835077643953
• License:
• Abstract: The objective of multi-view unsupervised feature and instance co-selection is to simultaneously iden-tify the most representative features and samples from multi-view unlabeled data, which aids in mit-igating the curse of dimensionality and reducing instance size to improve the performance of down-stream tasks. However, existing methods treat feature selection and instance selection as two separate processes, failing to leverage the potential interactions between the feature and instance spaces. Addi-tionally, previous co-selection methods for multi-view data require concatenating different views, which overlooks the consistent information among them. In this paper, we propose a CONsistency and DivErsity learNing-based multi-view unsupervised Feature and Instance co-selection (CONDEN-FI) to address the above-mentioned issues. Specifically, CONDEN-FI reconstructs mul-ti-view data from both the sample and feature spaces to learn representations that are consistent across views and specific to each view, enabling the simultaneous selection of the most important features and instances. Moreover, CONDEN-FI adaptively learns a view-consensus similarity graph to help select both dissimilar and similar samples in the reconstructed data space, leading to a more diverse selection of instances. An efficient algorithm is developed to solve the resultant optimization problem, and the comprehensive experimental results on real-world datasets demonstrate that CONDEN-FI is effective compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: マルチビューアン教師機能とインスタンス共選択の目的は、マルチビューアンラベルデータから最も代表的な特徴とサンプルを同時に識別することである。 しかし、既存のメソッドは、機能選択とインスタンス選択を2つの別々のプロセスとして扱い、機能とインスタンス空間の間の潜在的な相互作用を活用できない。 オプションとして、従来のマルチビューデータの共選択手法では、異なるビューの連結が必要であり、その間の一貫性のある情報を見落としている。 本稿では,consistency and DivErsity learNing-based multi-view unsupervised Feature and Instance co-selection (CONDEN-FI)を提案する。 具体的には、ConDEN-FIは、サンプルと特徴空間の両方からmul-ti-viewデータを再構成し、ビュー間で一貫性があり、各ビューに固有の表現を学習し、最も重要な機能とインスタンスを同時に選択できるようにする。 さらに、CONDEN-FIはビュー・コンセンサス類似性グラフを適応的に学習し、再構成されたデータ空間における異種および類似したサンプルの選択を支援し、より多様なインスタンスの選択につながる。 実世界のデータセットの総合的な実験結果から,CONDEN-FIは最先端の手法と比較して有効であることを示す。

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