【摘 要】
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在多标记学习中,一个样本不仅同时具有多个标记,而且还由高维特征描述,解决特征间的相关性和冗余性以应对维数灾难问题是多标记学习前的一个重要步驟.文中将谱图理论与多标记
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,闽南师范大学教务处
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在多标记学习中,一个样本不仅同时具有多个标记,而且还由高维特征描述,解决特征间的相关性和冗余性以应对维数灾难问题是多标记学习前的一个重要步驟.文中将谱图理论与多标记数据的特征选择相结合,提出基于特征关联的多标记谱特征选择算法.该算法假设各标记之间独立,首先对各单个标记考虑特征间的相关性和冗余性构建目标函数生成与该标记相关的一组特征排序;然后对各标记产生的排序进行融合,最后得到一组合理的特征序列.在4个数据集和5个评价指标上的实验表明,文中算法优于当前流行的多标记特征选择算法.
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