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Semi-Supervised Discriminative Classification Robust to Sample-Outliers and Feature-Noises.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( IF 23.6 ) Pub Date : 2018-01-17 , DOI: 10.1109/tpami.2018.2794470 Ehsan Adeli , Kim-Han Thung , Le An , Guorong Wu , Feng Shi , Tao Wang , Dinggang Shen
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( IF 23.6 ) Pub Date : 2018-01-17 , DOI: 10.1109/tpami.2018.2794470 Ehsan Adeli , Kim-Han Thung , Le An , Guorong Wu , Feng Shi , Tao Wang , Dinggang Shen
Discriminative methods commonly produce models with relatively good generalization abilities. However, this advantage is challenged in real-world applications (e.g., medical image analysis problems), in which there often exist outlier data points (sample-outliers) and noises in the predictor values (feature-noises). Methods robust to both types of these deviations are somewhat overlooked in the literature. We further argue that denoising can be more effective, if we learn the model using all the available labeled and unlabeled samples, as the intrinsic geometry of the sample manifold can be better constructed using more data points. In this paper, we propose a semi-supervised robust discriminative classification method based on the least-squares formulation of linear discriminant analysis to detect sample-outliers and feature-noises simultaneously, using both labeled training and unlabeled testing data. We conduct several experiments on a synthetic, some benchmark semi-supervised learning, and two brain neurodegenerative disease diagnosis datasets (for Parkinson's and Alzheimer's diseases). Specifically for the application of neurodegenerative diseases diagnosis, incorporating robust machine learning methods can be of great benefit, due to the noisy nature of neuroimaging data. Our results show that our method outperforms the baseline and several state-of-the-art methods, in terms of both accuracy and the area under the ROC curve.
中文翻译:
对样本离群值和特征噪声具有鲁棒性的半监督分类。
判别方法通常会产生具有相对较好的泛化能力的模型。但是,这种优势在现实世界的应用程序(例如医学图像分析问题)中受到挑战,在这些应用程序中,通常存在异常数据点(样本异常值)和预测值中的噪声(特征噪声)。对于这两种类型的偏差都有效的方法在文献中被忽略了。我们进一步认为,如果我们使用所有可用的标记和未标记样本学习模型,则去噪会更有效,因为可以使用更多数据点更好地构造样本流形的内在几何形状。本文提出了一种基于线性判别分析的最小二乘公式的半监督鲁棒判别分类方法,可同时检测样本离群值和特征噪声,同时使用带标签的训练数据和无标签的测试数据。我们在一个合成的,一些基准的半监督学习和两个大脑神经退行性疾病诊断数据集(针对帕金森氏症和阿尔茨海默氏病)上进行了一些实验。特别是对于神经退行性疾病的诊断应用,由于神经影像数据的嘈杂性质,结合强大的机器学习方法可能会带来极大的好处。我们的结果表明,就准确性和ROC曲线下面积而言,我们的方法优于基线方法和几种最新方法。特别是对于神经退行性疾病的诊断应用,由于神经影像数据的嘈杂性质,结合强大的机器学习方法可能会带来极大的好处。我们的结果表明,就准确性和ROC曲线下面积而言,我们的方法优于基线方法和几种最新方法。特别是对于神经退行性疾病的诊断应用,由于神经影像数据的嘈杂性质,结合强大的机器学习方法可能会带来极大的好处。我们的结果表明,就准确性和ROC曲线下面积而言,我们的方法优于基线方法和几种最新方法。
更新日期:2019-01-09
中文翻译:
对样本离群值和特征噪声具有鲁棒性的半监督分类。
判别方法通常会产生具有相对较好的泛化能力的模型。但是,这种优势在现实世界的应用程序(例如医学图像分析问题)中受到挑战,在这些应用程序中,通常存在异常数据点(样本异常值)和预测值中的噪声(特征噪声)。对于这两种类型的偏差都有效的方法在文献中被忽略了。我们进一步认为,如果我们使用所有可用的标记和未标记样本学习模型,则去噪会更有效,因为可以使用更多数据点更好地构造样本流形的内在几何形状。本文提出了一种基于线性判别分析的最小二乘公式的半监督鲁棒判别分类方法,可同时检测样本离群值和特征噪声,同时使用带标签的训练数据和无标签的测试数据。我们在一个合成的,一些基准的半监督学习和两个大脑神经退行性疾病诊断数据集(针对帕金森氏症和阿尔茨海默氏病)上进行了一些实验。特别是对于神经退行性疾病的诊断应用,由于神经影像数据的嘈杂性质,结合强大的机器学习方法可能会带来极大的好处。我们的结果表明,就准确性和ROC曲线下面积而言,我们的方法优于基线方法和几种最新方法。特别是对于神经退行性疾病的诊断应用,由于神经影像数据的嘈杂性质,结合强大的机器学习方法可能会带来极大的好处。我们的结果表明,就准确性和ROC曲线下面积而言,我们的方法优于基线方法和几种最新方法。特别是对于神经退行性疾病的诊断应用,由于神经影像数据的嘈杂性质,结合强大的机器学习方法可能会带来极大的好处。我们的结果表明,就准确性和ROC曲线下面积而言,我们的方法优于基线方法和几种最新方法。