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基于PCA改进算法的k近邻多标签学习
被引量:
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作者
魏恩营
《软件导刊》
2016年第4期5-7,共3页
k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算...
k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算方法。与已有多标签学习算法相比,该算法各评价指标明显优于已有算法。
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关键词
k近邻多标签学习算法
信息损耗率
主成分分析法
属性重要度
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职称材料
题名
基于PCA改进算法的k近邻多标签学习
被引量:
1
1
作者
魏恩营
机构
闽南师范大学福建省粒计算重点实验室
出处
《软件导刊》
2016年第4期5-7,共3页
基金
国家自然科学基金面上项目(61170128
61379049
+4 种基金
61379089)
漳州市自然科学基金项目(ZZ2013J03)
福建省教育厅项目(JA14194)
福建省教育厅科技重点项目(JA13192)
福建省科技计划重点项目(2012H0043)
文摘
k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算方法。与已有多标签学习算法相比,该算法各评价指标明显优于已有算法。
关键词
k近邻多标签学习算法
信息损耗率
主成分分析法
属性重要度
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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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PCA改进算法的k近邻多标签学习
魏恩营
《软件导刊》
2016
1
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