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基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法
被引量：
6
1
作者
陈超逸
林耀进
+1 位作者
唐莉
王晨曦
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期30-40,共11页
现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关...
现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关性分析与在线冗余性分析两种策略来评价特征;其次,基于邻域交互增益信息构建了在线流多标记特征选择的目标优化函数;最后,在六个多标记数据集和四个评价指标上,实验结果证明了该算法的有效性和稳定性.
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关键词
在线流特征
多标记学习
邻域
熵
邻域交互增益信息
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职称材料
题名
基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法
被引量：
6
1
作者
陈超逸
林耀进
唐莉
王晨曦
机构
闽南师范大学计算机学院
数据科学与智能应用福建省教育厅重点实验室
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期30-40,共11页
基金
国家自然科学基金(61672272)
福建省自然科学基金(2018J01548,2018J01547)
福建省教育厅科技项目(JT180318)
文摘
现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关性分析与在线冗余性分析两种策略来评价特征;其次,基于邻域交互增益信息构建了在线流多标记特征选择的目标优化函数;最后,在六个多标记数据集和四个评价指标上,实验结果证明了该算法的有效性和稳定性.
关键词
在线流特征
多标记学习
邻域
熵
邻域交互增益信息
Keywords
online stream features
multi⁃label learning
neighborhood entropy
neighborhood interaction gain
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法
陈超逸
林耀进
唐莉
王晨曦
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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