【摘 要】
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为了更好地体现标签信息的重要性,基于传统的最小二乘回归模型,构造了一种包含标签信息的最小二乘回归模型,用于解决多标签特征选择问题。首先给标签逐一增加一个松弛变量ω,
【基金项目】
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国家自然科学基金(11501435);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2016073);陕西省教育厅科研计划项目资助(18JK0360)
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为了更好地体现标签信息的重要性,基于传统的最小二乘回归模型,构造了一种包含标签信息的最小二乘回归模型,用于解决多标签特征选择问题。首先给标签逐一增加一个松弛变量ω,使得不同类别的回归目标沿相反方向移动,从而扩大类别之间的距离。然后结合2,1范数,提出了一种包含标签信息的最小二乘多标签特征选择(Least squares multi-label feature selection with label information,LSMFSLI)模型及算法,证明了该算法的收敛性,并通过实验证明了算法的高效性。
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