包含标签信息的最小二乘多标签特征选择算法 |
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引用本文: | 陈红,马盈仓,杨小飞,续秋霞.包含标签信息的最小二乘多标签特征选择算法[J].南京理工大学学报(自然科学版),2019(4). |
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作者姓名: | 陈红 马盈仓 杨小飞 续秋霞 |
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作者单位: | 西安工程大学理学院 |
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摘 要: | 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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