【摘 要】
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现如今,多标签数据集频繁的出现使得运用多标签学习处理多标签数据在研究界引起了极大的关注.我们在处理多标签数据时,数据的冗余和不相关都会影响分类性能,因此要进行降维处理,特征选择是减轻维数灾难影响的主要方法,所以特征选择对于多标签分类起着至关重要的作用.互信息作为特征选择的方法,考虑到标签间的相关性.本文在基于互信息的研究基础上,通过互信息给出特征的排序来提高分类精度,建立起基于互信息的多标签特征选
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现如今,多标签数据集频繁的出现使得运用多标签学习处理多标签数据在研究界引起了极大的关注.我们在处理多标签数据时,数据的冗余和不相关都会影响分类性能,因此要进行降维处理,特征选择是减轻维数灾难影响的主要方法,所以特征选择对于多标签分类起着至关重要的作用.互信息作为特征选择的方法,考虑到标签间的相关性.本文在基于互信息的研究基础上,通过互信息给出特征的排序来提高分类精度,建立起基于互信息的多标签特征选择算法.本文的主要研究工作如下:(1)对于多标签特征选择问题,给出基于互信息的多标签特征选择的一般公式.但由于公式中条件互信息计算是高度复杂的,通过近似公式来代替条件互信息进行计算,并对一般公式中的参数赋予两组固定的值,提出了基于互信息的两种不同的多标签特征选择算法.并通过多标签数据集对不同算法的分类能力进行了比较,分析得出两种算法的有效性.(2)考虑目前的离散化方法大多将连续数值离散为有限个数.通过模糊离散化,用计算属性间模糊等价划分矩阵的內积来表示联合概率,给出模糊互信息的计算公式.建立了一种基于模糊互信息的多标签特征选择算法.通过多标签数据集对其效果进行检验.(3)为了避免在选取最佳特征子集时,所选取的子集只是局部最优而并非全局最优的这种情况.通过简化标签与属性间的互信息计算公式,将特征选择问题转化为数值优化模型,考虑特征流形的几何结构对结果的影响,建立了一种基于全局数值优化的方法,并通过二次规划进行求解.通过多标签数据集验证了算法的有效性.图13幅,表13个,参考文献54篇
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