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基于相对离群因子的标签噪声过滤方法

文献类型:期刊论文

作者侯森寓; 姜高霞; 王文剑
刊名自动化学报
出版日期2024
卷号50期号:1页码:154-168
关键词分类 标签噪声 离群点检测 相对离群因子 噪声过滤
ISSN号0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c230117
英文摘要分类任务中含有类别型标签噪声是传统数据挖掘中的常见问题,目前还缺少针对性方法来专门检测类别型标签噪声.离群点检测技术能用于噪声的识别与过滤,但由于离群点与类别型标签噪声并不具有一致性,使得离群点检测算法无法精确检测分类数据集中的标签噪声.针对这些问题,提出一种基于离群点检测技术、适用于过滤类别型标签噪声的方法 ——基于相对离群因子(Relative outlier factor, ROF)的集成过滤方法 (Label noise ensemble filtering method based on relative outlier factor, EROF).首先,通过相对离群因子对样本进行噪声概率估计;然后,再迭代联合多种离群点检测算法,实现集成过滤.实验结果表明,该方法在大多数含有标签噪声的数据集上,都能保持优秀的噪声识别能力,并显著提升各种分类模型的泛化能力.
源URL[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/55761]  
专题自动化研究所_学术期刊_自动化学报
推荐引用方式
GB/T 7714
侯森寓,姜高霞,王文剑. 基于相对离群因子的标签噪声过滤方法[J]. 自动化学报,2024,50(1):154-168.
APA 侯森寓,姜高霞,&王文剑.(2024).基于相对离群因子的标签噪声过滤方法.自动化学报,50(1),154-168.
MLA 侯森寓,et al."基于相对离群因子的标签噪声过滤方法".自动化学报 50.1(2024):154-168.

入库方式: OAI收割

来源:自动化研究所

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