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在监督学习实际任务中,特征的高维性、标记的动态性和缺失性为监督学习带来严峻的挑战。为解决这些不足,提出流缺失标记环境下的多标记特征选择算法。首先,为解决缺失标记的影响,通过学习标记相关性填补不完整的标记矩阵。其次,利用稀疏学习方法为每个新到达的标记选择类属属性。然后,根据已到达标记的类属属性,通过计算得分选取一个有代表性的特征子集。最后,在11个基准数据集上进行一系列实验表明,所提算法能选择有代表性的特征子集,且分类性能较优。 相似文献
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多标记学习广泛应用于图像分类、疾病诊断等领域,然而特征的高维性给多标记分类算法带来时间负担、过拟合和性能低等问题.基于多粒度邻域一致性设计相应的多标记特征选择算法:首先利用标记空间和特征空间邻域一致性来粒化所有样本,并基于多粒度邻域一致性观点定义新的多标记邻域信息熵和多标记邻域互信息;其次,基于邻域互信息构建一个评价候... 相似文献
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