基于成对约束的偏标记数据消歧算法.docx

基于成对约束的偏标记数据消歧算法 偏标记数据是一种常见的弱监督数据，它们具有高维、数据不平衡的特点。为了充分利用偏标记数据，需要对其进行消歧，以确定每个偏标记样本的正确类别标签。现有的消歧方法可以分为两类：基于辨识的消歧和基于平均的消歧。基于辨识的消歧将偏标记样本的真实标签设为参数模型的隐变量，并基于最大似然准则或最大间隔准则建立目标函数，然后采用迭代的方式优化目标函数求解隐变量实现消歧。基于平均的消歧通过赋予偏标记样本的各个候选标签相同的权重，综合学习模型在各候选标签上的输出实现消歧。 图模型是一种常用的基于平均的消歧算法，它通过分析图模型上节点候选标签间的关系来消歧。然而，现有的基于图模型的消歧算法仍存在问题，如偏标记数据具有较高的维度，欧氏距离等一些常用于度量相似度的方法在高维空间中通常难以奏效。为了解决这些问题，提出了一种基于成对约束的偏标记数据消歧算法（Partial label data disambiguation algorithm based on pairwise constraints, PLDPC）。 成对约束是一种常用的半监督学习和聚类约束，它包括正约束和负约束。正约束指部分样本必定属于同一类，负约束指部分样本必定属于不同类。研究表明利用成对约束能有效提高聚类效果。因此，本文将成对约束的概念迁移至偏标记数据消歧中，将“相似样本应具有相同标签”定义为正约束，将“差异较大的样本应具有不同标签”定义为负约束，并采用成对约束对偏标记数据消歧。 PLDPC算法的创新之处在于：1）针对偏标记数据中广泛存在的数据不平衡问题，研究了该条件下低秩表示系数和样本特征的关系；2）引入了成对约束来描述样本间的关系，提高了消歧的准确性。 PLDPC算法的优点在于：1）能够处理高维数据；2）能够处理数据不平衡问题；3）能够提高消歧的准确性。因此，PLDPC算法可以广泛应用于机器学习和数据挖掘等领域。 本文提出的基于成对约束的偏标记数据消歧算法PLDPC是一种有效的消歧算法，能够处理高维数据和数据不平衡问题，提高消歧的准确性，为机器学习和数据挖掘等领域提供了一种新的解决方案。