【摘 要】
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代价敏感下的特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要研究内容,目前基于代价敏感的特征选择研究主要是面向单标记的数据,由于在许多应用领域数据往往是多标记连续型数据,且
【机 构】
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江西农业大学计算机与信息工程学院; 江西省高等学校农业信息技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502213,61462038,71461013);江西省自然科学基金项目(20161BAB212049,20161BAB212047)资助
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代价敏感下的特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要研究内容,目前基于代价敏感的特征选择研究主要是面向单标记的数据,由于在许多应用领域数据往往是多标记连续型数据,且在数据获取过程中由于技术或成本限制导致数据呈现出不完备性.为解决上述问题,提出了一种基于测试代价的多标记不完备数据特征选择算法.首先,算法利用粗糙集模型计算多标记不完备数据下的邻域粒度,并用均匀分布和正态分布两种分布函数计算每个特征的特征代价;然后,提出了一种基于测试代价的特征重要性计算方法,并在核特征的基础上,设计了启发式的特征选择算法;最后,通过在Mulan数据集上的实验结果进一步验证了算法的有效性和可行性.
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