【摘 要】
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特征选择是提高多标签分类性能的一种关键技术,一些特征选择算法在选择与标签相关的特征时没有从多个角度考虑标签结构,致使好的特征未能被选取,影响分类性能.为此,提出一种
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,福建省粒计算及其应用重点实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金(2018J01545)
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特征选择是提高多标签分类性能的一种关键技术,一些特征选择算法在选择与标签相关的特征时没有从多个角度考虑标签结构,致使好的特征未能被选取,影响分类性能.为此,提出一种多角度标签结构和特征融合的多标签特征选择MLSFF.该算法的主要特点是:1)从三个角度考虑标签结构,提取三个重要的特征子集. 2)融合提取的三个特征子集将整个特征空间划分为三个不同重要性的子空间. 3)根据各子空间的重要性,分别设置每个子空间选取比率,并从各子空间中选取冗余度较低的特征,合并成所要的特征子集.多个数据集的实验结果表明,该算法与对
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