结合谱聚类的标记分布学习

摘要

标记分布是一种新的学习范式,现有算法均直接利用条件概率建立参数模型,但大多数未充分考虑样本之间的联系.基于此,引入谱聚类算法,通过样本之间相似性关系将聚类问题转化为图的全局最优划分问题,进而提出一种结合谱聚类的标记分布学习算法SC-LDL(Label Distribution Learning with Spectral Clustering).首先计算样本相似度矩阵,然后对矩阵进行拉普拉斯变换,构造特征向量空间,最后通过K-means算法对数据进行聚类建立参数模型,预测未知样本的标记分布.与现有算法在多个数据集上的实验表明,本算法优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明算法的有效性和优越性.