本文關(guān)鍵詞：基于局部子空間的多標記特征選擇算法

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【摘要】：在已有的特征選擇算法中,常用策略是通過相關(guān)準則選擇與標記集合相關(guān)性較強的特征,然而該策略不一定是最優(yōu)選擇,因為與標記集合相關(guān)性較弱的特征可能是決定某些類別標記的關(guān)鍵特征.基于這一假設,文中提出基于局部子空間的多標記特征選擇算法.該算法首先利用特征與標記集合之間的互信息得到一個重要度由高到低的特征序列,然后將新的特征排序空間劃分為幾個局部子空間,并在每個子空間設置采樣比例以選擇冗余性較小的特征,最后融合各子空間的特征子集,得到一組合理的特征子集.在6個數(shù)據(jù)集和4個評價指標上的實驗表明,文中算法優(yōu)于一些通用的多標記特征選擇算法.
【作者單位】： 閩南師范大學計算機學院;漳州職業(yè)技術(shù)學院計算機工程系;
【關(guān)鍵詞】： 特征選擇 多標記分類 局部子空間 互信息
【基金】：國家自然科學基金項目(No.61303131,61379021) 福建省自然科學基金項目(No.2013J01028) 福建省教育廳科技項目(No.JA14192)資助~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 多標記學習是模式識別、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘特征.等領(lǐng)域的一個熱點研究問題.在多標記學習框架中,為此,本文引入局部子空間模型,提出基于局部對象不再局限于單一類別標記,而是可能同時隸屬子空間的多標記特征選擇算法(Multi-label Feature于多個類別標記.在實際應用中,對象經(jīng)常

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本文編號：779887