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基于标记重要性的多标记特征选择算法
被引量:
4
1
作者
魏葆雅
林梦雷
郑艺峰
《湘潭大学自然科学学报》
北大核心
2017年第4期1-5,共5页
针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标...
针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标记赋以权重;其次,在每个新映射的特征空间计算样本的分类间隔,并将该间隔作为特征权重来衡量特征的重要性;最后,联合标记权重和特征权重,对特征进行排序,得到一组新的特征重要性排序.实验结果表明:该算法优于一些当前流行的多标记特征选择算法.
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关键词
特征选择
标记重要性
标记权重
分类间隔
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职称材料
题名
基于标记重要性的多标记特征选择算法
被引量:
4
1
作者
魏葆雅
林梦雷
郑艺峰
机构
闽南师范大学计算机学院
闽南师范大学数学与统计学院
中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院
出处
《湘潭大学自然科学学报》
北大核心
2017年第4期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61303131)
福建省教育厅科技项目(JA14192
+3 种基金
JA13197)
福建省自然科学基金项目(2011J01374)
福建省中青年一般项目(JA15300
JAT170349)
文摘
针对标记重要性不同,且这种不同可能会为多标记学习提供一定的信息,该文提出了基于标记重要性的多标记特征选择算法.该算法首先引入核函数将特征空间映射到一个新的可分性强的特征空间,在映射后的特征空间中利用标记对样本的可分性对标记赋以权重;其次,在每个新映射的特征空间计算样本的分类间隔,并将该间隔作为特征权重来衡量特征的重要性;最后,联合标记权重和特征权重,对特征进行排序,得到一组新的特征重要性排序.实验结果表明:该算法优于一些当前流行的多标记特征选择算法.
关键词
特征选择
标记重要性
标记权重
分类间隔
Keywords
feature selection
labeling importance
label weighting
classification margin
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标记重要性的多标记特征选择算法
魏葆雅
林梦雷
郑艺峰
《湘潭大学自然科学学报》
北大核心
2017
4
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