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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
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본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Method
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Xiaofeng Zhu / 2019 / Low-Rank Sparse Subspace for Spectral Clustering / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 31(8):1532~1543
Rafael B. Pereira / 2018 / Categorizing feature selection methods for multi-label classification / Artificial Intelligence Review 49(1):57~78
Xiantong Zhen / 2018 / Multi-Target Regression via Robust Low-Rank Learning / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 40(2):497~504
Min-Ling Zhang / 2007 / ML-KNN: A lazy learning approach to multi-label learning / Pattern Recognition 40(7):2038~2048
Min-Ling Zhang / 2009 / Feature selection for multi-label naive Bayes classification / Information Sciences 179(19):3218~3229
Rafael B. Pereira / 2018 / Categorizing feature selection methods for multi-label classification / Artificial Intelligence Review 49(1):57~78
Xiantong Zhen / 2018 / Multi-Target Regression via Robust Low-Rank Learning / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 40(2):497~504
Min-Ling Zhang / 2007 / ML-KNN: A lazy learning approach to multi-label learning / Pattern Recognition 40(7):2038~2048
Min-Ling Zhang / 2009 / Feature selection for multi-label naive Bayes classification / Information Sciences 179(19):3218~3229
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