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基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择
被引量:
9
1
作者
蒋伟东
黄睿
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第19期147-150,共4页
多标签特征选择是针对多标签数据的特征选择技术,提高多标签分类器性能的重要手段。提出一种基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择方法(Manifold-based Constraint Laplacian Score,M-CLS)。方法分别在数据特征空间和类别标...
多标签特征选择是针对多标签数据的特征选择技术,提高多标签分类器性能的重要手段。提出一种基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择方法(Manifold-based Constraint Laplacian Score,M-CLS)。方法分别在数据特征空间和类别标签空间定义两种Laplacian分值:在特征空间利用逻辑型类别标签的相似性对邻接矩阵进行改进,定义特征空间的约束Laplacian分值;在标签空间基于流形学习将逻辑型类别标签映射为数值型,定义实值标签空间的Laplacian分值。将两种分值的乘积作为最终的特征评价指标。实验结果表明,所提方法性能优于多种多标签特征选择方法。
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关键词
多标签
分类
特征选择
多标签流形学习
Laplacian分值
下载PDF
职称材料
题名
基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择
被引量:
9
1
作者
蒋伟东
黄睿
机构
上海大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第19期147-150,共4页
基金
上海市自然科学基金(No.16ZR1411100)
文摘
多标签特征选择是针对多标签数据的特征选择技术,提高多标签分类器性能的重要手段。提出一种基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择方法(Manifold-based Constraint Laplacian Score,M-CLS)。方法分别在数据特征空间和类别标签空间定义两种Laplacian分值:在特征空间利用逻辑型类别标签的相似性对邻接矩阵进行改进,定义特征空间的约束Laplacian分值;在标签空间基于流形学习将逻辑型类别标签映射为数值型,定义实值标签空间的Laplacian分值。将两种分值的乘积作为最终的特征评价指标。实验结果表明,所提方法性能优于多种多标签特征选择方法。
关键词
多标签
分类
特征选择
多标签流形学习
Laplacian分值
Keywords
multi-label classification
feature selection
multi-label manifold learning
Laplacian score
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
基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择
蒋伟东
黄睿
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
9
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