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Stable Label-Specific Features Generation for Multi-Label Learning via Mixture-Based Clustering Ensemble

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第7期9卷 1248-1261页

作者： Yi-Bo Wang Jun-Yi Hang Min-Ling Zhang School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China IEEE

Multi-label learning deals with objects associated with multiple class labels,and aims to induce a predictive model which can assign a set of relevant class labels for an unseen *** each class might possess its own characteristics,the strategy of extracting label-specific features has been widely employed to improve the discrimination process in multi-label learning,where the predictive model is induced based on tailored features specific to each class label instead of the identical instance *** a representative approach,LIFT generates label-specific features by conducting clustering ***,its performance may be degraded due to the inherent instability of the single clustering *** improve this,a novel multi-label learning approach named SENCE(stable label-Specific features gENeration for multi-label learning via mixture-based Clustering Ensemble)is proposed,which stabilizes the generation process of label-specific features via clustering ensemble ***,more stable clustering results are obtained by firstly augmenting the original instance repre-sentation with cluster assignments from base clusters and then fitting a mixture model via the expectation-maximization(EM)*** experiments on eighteen benchmark data sets show that SENCE performs better than LIFT and other well-established multi-label learning algorithms.

关键词： Clustering ensemble expectation-maximization al-gorithm label-specific features multi-label learning

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