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基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法
被引量:
3
1
作者
曾艺祥
林耀进
+1 位作者
范凯钧
曾伯儒
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期506-518,共13页
在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:...
在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:首先,在邻域粗糙集中引入层次最近异类的邻域关系,避免邻域粒度的选择,借助层次结构计算特征对标记的层次依赖度,推广邻域粗糙集模型以适应层次类别数据;其次,基于层次依赖度提出三个在线特征评价函数,设计了在线相关选择、在线重要度计算和在线冗余更新的层次特征选择框架;最后,在六个层次类别数据集和八个扁平单标记数据集上的实验表明,提出的算法优于现有最先进的在线流特征选择算法.
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关键词
在线流特征选择
邻域粗糙集
层次
分类
层次依赖度
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职称材料
题名
基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法
被引量:
3
1
作者
曾艺祥
林耀进
范凯钧
曾伯儒
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高校重点实验室
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期506-518,共13页
基金
国家自然科学基金(62076116)
福建省自然科学基金(2021J02049)。
文摘
在开放动态环境中,在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集,然而,这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此,提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法:首先,在邻域粗糙集中引入层次最近异类的邻域关系,避免邻域粒度的选择,借助层次结构计算特征对标记的层次依赖度,推广邻域粗糙集模型以适应层次类别数据;其次,基于层次依赖度提出三个在线特征评价函数,设计了在线相关选择、在线重要度计算和在线冗余更新的层次特征选择框架;最后,在六个层次类别数据集和八个扁平单标记数据集上的实验表明,提出的算法优于现有最先进的在线流特征选择算法.
关键词
在线流特征选择
邻域粗糙集
层次
分类
层次依赖度
Keywords
online streaming feature selection
neighborhood rough set
hierarchical classification
hierarchical dependence
分类号
TP181 [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
基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法
曾艺祥
林耀进
范凯钧
曾伯儒
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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