【摘 要】
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特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间. 但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用
【机 构】
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安庆师范大学 计算机与信息院, 安徽 安庆 246011数据科学与智能应用福建省高校重点实验室, 福建漳州363000;安徽省高校智能感知与计算重点实验室, 安徽 安庆 246011;安庆师范大学 计
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特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间. 但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用. 针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择;同时,为了减弱互信息对特征重要程度的判断,对模糊互信息进行正则化处理,并通过正则化重新优化特征重要度目标函数. 提出的算法在多标记数据集上进行了大量测试,实验结果和统计假设检验说明本文算法是有效的.
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