基于加权样本和共识率的标记传播算法

摘要：

标记传播是使用最广泛的半监督分类方法之一.基于共识率的标记传播算法(Consensus Rate-based Label Propaga-tion,CRLP)通过汇总多个聚类方法以合并数据各种属性得到的共识率来构造图.然而,CRLP算法与大多数基于图的半监督分类方法一样,在图中将每个标记样本视为同等重要,它们主要通过优化图的结构来提高算法的性能.事实上,样本不一定是均匀分布的,不同的样本在算法中的重要性也是不同的,并且CRLP算法容易受聚类数目和聚类方法的影响,对低维数据的适应性不足.针对这些问题,文中提出了一种基于加权样本和共识率的标记传播算法(Label Propagation Algorithm Based on Weighted Samples and Consensus-Rate,WSCRLP).WSCRLP算法首先对数据集进行多次聚类,以探索样本的结构,并结合共识率和样本的局部信息构造图;然后为不同分布的标记样本分配不同的权重;最后基于构造的图和加权样本进行半监督分类.在真实数据集上的实验表明,WSCRLP算法对标记样本进行加权和构造图的方法可以显著提高分类准确率,在84％的实验中都优于对比方法.相比CRLP算法,WSCRLP算法不仅具有更好的性能,而且对输入参数具有鲁棒性.

关键词：加权样本、共识率、标记传播、半监督分类

所属期刊栏目：48

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：全国统计科学研究重大项目2018LD01

在线出版日期：2021-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：214-219