Μείωση Διάστασης Δεδομένων Πολλαπλών Ετικετών με Χρήση Υποκλάσεων
Creators: name: Οικονόμου, Μαρία Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Δεδομένα Πολλαπλών Ετικετών
Διάσταση Δεδομένων Πολλαπλών Ετικετών
Κατηγοριοποίηση Δεδομένων Πολλαπλών Ετικετών
Direct Multi-label Linear Discriminant Analysis
Multilabel Clustering based Discriminant Analysis

description: Η μάθηση δεδομένων πολλαπλών ετικετών σχετίζεται με δεδομένα που ανήκουν σε πολλές κλάσεις ταυτόχρονα. Η επεξεργασία των δεδομένων αυτών δυσχεραίνει καθώς αυξάνεται η διάσταση τους. Η μείωση διάστασης δεδομένων έχει μελετηθεί εδώ και πολλά χρόνια παρόλα αυτά η μείωση διάστασης δεδομένων πολλαπλών ετικετών δεν έχει ερευνηθεί σε βάθος. Η Γραμμική Ανάλυση Διακριτότητας Πολλαπλών ετικετών ( Multilabel Linear Discriminant Analysis) είναι μια πρόσφατη μέθοδος η οποία αποτελεί μια τροποποίηση της μεθόδου LDA έτσι ώστε να μπορεί να εφαρμοστεί σε δεδομένα πολλαπλών ετικετών. Στην παρούσα εργασία προτείνονται τρεις νέες μέθοδοι που αποτελούν τροποποιήσεις της MLDA έτσι ώστε να πετύχουμε μεγαλύτερη ακρίβεια αποτελεσμάτων. Η πρώτη μέθοδος ονομάζεται Ευθεία Ανάλυση Διακριτότητας Πολλαπλών Ετικετών ( Direct Multi-label Discriminant Analysis) η οποία ορίζει ένα bνέο μεταξύ των κλάσεων πίνακα διασποράς ο οποίος επιβάλει ότι τα στοιχεία που δεν ανήκουν στην ίδια κλάση θα πρέπει να απομακρύνονται. Η δεύτερη μέθοδος ονομάζεται Γραμμική Ανάλυση Διακριτότητας Πολλαπλών ετικετών με χρήση υποκλάσεων (Multi-label Clustering based Discriminant Analysis) η οποία αξιοποιεί την πληροφορία των πιθανών ομάδων (cluster) της κάθε κλάσης. Η τρίτη μέθοδος η Ευθεία Ανάλυση Διακριτότητας Πολλαπλών ετικετών με χρήση υποκλάσεων ( Direct Multi-label Clustering based Discriminant Analysis (Direct MCDA)) αποτελεί συνδυασμό των δύο προηγούμενων μεθόδων, η οποία λαμβάνει υπόψη της την ύπαρξη ομάδων σε κάθε κλάση ενώ τροποποιεί τον μεταξύ των κλάσεων πίνακα διασποράς έτσι ώστε να μεγιστοποιείται η απόσταση μεταξύ των δεδομένων που ανήκουν σε διαφορετικές ομάδες και κλάσεις.
description: Multilabel learning arises the problem when each instance is associated with multiple different categories. The curse of dimensionality often causes serious problems when high-dimensional data are used for learning, and thus a lot of dimensionality reduction methods have been developed. Multilabel Discriminant Analysis (MLDA) method takes advantage of label correlations and explore the powerful classification capability of the classical Linear Discriminant Analisys (LDA) to deal with multi-label, multi-class problems. In this work we propose three novel methods that extend MLDA in order to improve classification accuracy. Direct Multilabel Linear Discriminant Analysis (Direct MLDA) extends MLDA and modify the between-class scatter matrix. Multi-label Clustering based Discriminant Analysis (MCDA) takes advantage of the hidden structure that may be present in the original data set by detecting clusters in each class. Direct Multi-label Clustering based Discriminant Analysis (Direct MCDA) is a combination of Direct MLDA and MCDA that detects clusters in each class and modify the between-class scatter matrix in order to maximize the difference between data that belong to different classes.