Two‐stage‐neighborhood‐based multilabel classification for incomplete data with missing labels

缺少数据 模式识别(心理学) 特征(语言学) 人工智能 相似性(几何) 计算机科学 数据挖掘 模糊逻辑 功能(生物学) 核(代数) 数学 机器学习 图像(数学) 语言学 进化生物学 生物 组合数学 哲学
作者
Lin Sun,Tianxiang Wang,Weiping Ding,Jiucheng Xu,Anhui Tan
出处
期刊:International Journal of Intelligent Systems [Wiley]
卷期号:37 (10): 6773-6810 被引量:19
标识
DOI:10.1002/int.22861
摘要

In recent years, it has been difficult for multilabel classification to obtain complete multilabel data in real-world applications, and even a large number of labels for training samples are randomly missed. As a result, the classification task of incomplete multilabel data with missing labels faces formidable challenges. This paper presents a two-stage-neighborhood-based multilabel classification method for incomplete data with missing labels in neighborhood decision systems. First, to solve the problem of selecting the neighborhood radius manually, as well as balancing the samples in the neighborhood, the neighborhood radius based on the feature distribution function is defined, and the differences and similarities between samples through the identifiable and indiscernible matrices are, respectively, computed. Then, a restoration method for missing feature values is proposed for use in the first stage. Second, to consider the nonlinear relationship among features, a neighborhood-based fuzzy similarity relationship between samples is investigated based on the Gaussian kernel function. By integrating the fuzzy similarity relationship matrix, label-specific feature matrix, and label correlation matrix, an objective function based on the regression model is presented, the optimal solutions to the label-specific feature and label correlation matrices based on the gradient descent strategy are provided, and a new multilabel classification method with missing labels is developed during the second stage. Finally, two-stage multilabel classification algorithms are designed. Experiments on 18 multilabel data sets demonstrate that our designed algorithms are effective not only for recovering missing feature values, but also for improving the classification performance of data with missing labels.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
贝贝完成签到 ,获得积分10
3秒前
Lrcx完成签到 ,获得积分10
4秒前
Wen完成签到 ,获得积分10
5秒前
盘尼西林完成签到 ,获得积分10
7秒前
LOVE0077完成签到,获得积分10
10秒前
zhao完成签到,获得积分10
12秒前
BINBIN完成签到 ,获得积分10
22秒前
ambrose37完成签到 ,获得积分10
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
30秒前
fufufu123完成签到 ,获得积分10
34秒前
开心的大娘完成签到,获得积分10
34秒前
www完成签到 ,获得积分10
36秒前
末末完成签到 ,获得积分10
46秒前
无为完成签到 ,获得积分10
47秒前
白嫖论文完成签到 ,获得积分10
49秒前
上官若男应助忧伤的步美采纳,获得10
52秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
52秒前
55秒前
从心随缘完成签到 ,获得积分10
56秒前
花花发布了新的文献求助10
58秒前
牛奶面包完成签到 ,获得积分10
59秒前
1分钟前
岁月如歌完成签到 ,获得积分0
1分钟前
1分钟前
Li完成签到,获得积分10
1分钟前
张琨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
sunnyqqz完成签到,获得积分10
1分钟前
热情的乘风完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
霍凡白完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Feng发布了新的文献求助20
1分钟前
怕孤单的若颜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ruochenzu发布了新的文献求助10
1分钟前
zhongu发布了新的文献求助10
1分钟前
阳光彩虹小白马完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Feng完成签到,获得积分10
1分钟前
花花完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022