Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

08.05.2019 | Original Article

Incomplete label distribution learning based on supervised neighborhood information

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Autoren:
Xue-Qiang Zeng, Su-Fen Chen, Run Xiang, Guo-Zheng Li, Xue-Feng Fu
Wichtige Hinweise

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Label distribution learning (LDL) assumes labels are associated with each instance to some degree and tries to model the relationship between labels and instances. LDL has achieved great success in many applications, but most existing LDL methods are designed for data with complete annotation information. However, in reality, supervised information often be incomplete due to the huge costs of data collection. In this paper, we propose a novel incomplete label distribution learning method based on supervised neighborhood information (IncomLDL-SNI). The proposed method uses partial least squares to project the original data into a supervised feature space where instances with similar labels are likely to be projected together. Then, IncomLDL-SNI utilizes the Euclidean distance to find the nearest neighbors for target samples in the supervised feature space and recovers the missing annotations from the neighborhood label Information. Extensive experiments on various data sets validate the effectiveness of our proposal.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel