【摘 要】
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为了解决多标记学习中的维度灾难问题,提升分类算法的精度,利用特征集合之间的相似度评估特征的重要程度,提出一种改进的基于互信息的多标记特征选择方法。一则通过Intersect
【基金项目】
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2017年宿州市科技计划项目(SZ2017GG39)
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为了解决多标记学习中的维度灾难问题,提升分类算法的精度,利用特征集合之间的相似度评估特征的重要程度,提出一种改进的基于互信息的多标记特征选择方法。一则通过Intersection相似度计算特征间的冗余程度,二则通过特征与标记集合的互信息计算其相关程度,最终将二者有效融合,选择出一组具有“强相关且低冗余”性能的特征序列。基于8个公开数据集的对比实验结果,表明了该算法能有效提升多标记数据的分类性能,进而验证了算法的可行性。
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