【摘 要】
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近年来,随着数据量的日益增多,在实际应用中获得全部标签的数据集变得非常困难。因此,使用半监督的数据进行特征选择已经成为机器学习和模式识别研究领域的热点。作为特征选择中的重要分支,在线流特征选择在数据挖掘等领域都得到了很好的应用,它对随着时间到来的特征进行实时处理,来过滤掉不相关和冗余的特征。首先,本文针对当前的在线流特征选择算法难以应用到半监督的数据进行特征选择的现状,提出了一种面向半监督的多标签
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近年来,随着数据量的日益增多,在实际应用中获得全部标签的数据集变得非常困难。因此,使用半监督的数据进行特征选择已经成为机器学习和模式识别研究领域的热点。作为特征选择中的重要分支,在线流特征选择在数据挖掘等领域都得到了很好的应用,它对随着时间到来的特征进行实时处理,来过滤掉不相关和冗余的特征。首先,本文针对当前的在线流特征选择算法难以应用到半监督的数据进行特征选择的现状,提出了一种面向半监督的多标签在线流特征选择算法OFS-Mean。算法通过对相似实例中的标签进行分析来完成缺失标签的预测,采用邻域粗糙集理论来计算特征与预测后的标签之间的依赖度。使用实例与邻居之间的距离来设计自适应的邻域关系,使得算法能为每个实例选择出合适数量的邻居。通过基于粗糙集的特征评估方法来制定搜索策略完成在线特征选择,同时,对特征集合中的各个特征进行重要度评估达到在线冗余更新的目的。其次,将OFS-Mean算法在12个公开的数据集上进行实验,与5种传统的多标签特征选择算法在Hamming Loss,Ranking Loss,One-error,Coverage,Average Precision评估指标上进行对比,验证OFS-Mean算法的有效性。将实验结果绘制成雷达图和CD图分别检验算法的稳定性和显著差异性。设计相似性检验实验,在每个数据集中计算实例与其邻居之间的相似度来验证算法的可行性。对算法设计的邻域关系中应用到的参数进行探讨,叙述选择该值的原因来减弱参数的变化对算法带来的影响。最后,为了证明算法在真实应用中的有效性,将OFS-Mean算法应用到新闻主题文本分类和冠心病症状分类的真实应用场景中,与对比算法在各项评估指标中进行比较,通过实验数据验证算法的通用性。
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