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27.04.2018 | Focus | Ausgabe 11/2018

Soft Computing 11/2018

Model-aware categorical data embedding: a data-driven approach

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 11/2018
Autoren:
Wentao Zhao, Qian Li, Chengzhang Zhu, Jianglong Song, Xinwang Liu, Jianping Yin
Wichtige Hinweise
Communicated by X. Wang, A.K. Sangaiah, M. Pelillo.

Publisher’s Note

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

Abstract

Learning from categorical data is a critical yet challenging task. Current research focuses on either leveraging the complex interaction between and within categorical values to generate a numerical representation, or designing a model that can tackle this types of data directly. However, both of these paradigms overlook the relation between the data characteristics and learning model hypothesis. In this paper, we propose a model-aware categorical data embedding framework that jointly reveals the intrinsic categorical data characteristics and optimizes the fitness of the representation for the follow-up learning model. An ELM-aware and a SVM-aware representation methods have been instantiated under this framework. Extensive experiments of classification with the embedded representation on 17 data sets demonstrate that the proposed framework can significantly improve the categorical data representation performance compared with state-of-the-art competitors.

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