| 基于样本差异性的多标记特征选择算法 |
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| 引用本文： | 唐莉,王晨曦,胡敏杰,林耀进,郑文彬.基于样本差异性的多标记特征选择算法[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2019,25(1). |
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| 作者姓名： | 唐莉 王晨曦 胡敏杰 林耀进 郑文彬 |
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| 作者单位： | 闽南师范大学计算机学院,福建漳州,363000;闽南师范大学计算机学院,福建漳州363000;数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室,福建漳州363000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;福建省教育厅科技项目;福建省教育厅科技项目 |
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| 摘 要： | 在多标记学习中,特征空间的高维性是多标记学习研究的主要问题。文章通过聚类构建由代表性样本组成新多标记数据,定义了多标记决策系统中样本的分类间隔及样本的差异性概念,在此基础上定义了特征权重,提出一种基于样本差异性的多标记特征选择算法,并用4个指标对4个多标记数据集进行实验评价,对比一些当前流行的特征选择算法,验证了本文所提算法的有效性。
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| 关 键 词： | 特征选择 多标记学习 样本差异性 分类间隔 |
Multi-label Feature Selection Algorithm Based on Sample Differences |
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