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基于邻域近似误差率的多标记特征选择
被引量:
1
1
作者
潘思远
刘园奎
+1 位作者
毛煜
林耀进
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2023年第1期66-74,共9页
多标记学习可以同时处理与一组标记相关的数据,多标记学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义.与传统的单标记学习一样,数据的高维性是多标记学习的阻碍,因此数据降维是一项十分重要的工作,而特征选择是一种有效的数据...
多标记学习可以同时处理与一组标记相关的数据,多标记学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义.与传统的单标记学习一样,数据的高维性是多标记学习的阻碍,因此数据降维是一项十分重要的工作,而特征选择是一种有效的数据降维技术.提出了基于邻域近似误差率的多标记特征选择算法.首先,在邻域粗糙集理论的基础上,引入实例的边界来对所有实例进行粒度化.其次,基于邻域决策误差率提出了邻域近似误差率的策略来评价特征.最后,在公开的数据集上进行了大量的实验,结果表明所提算法的有效性.
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关键词
多标记学习
特征选择
邻域近似误差率
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职称材料
决策信息系统的连续型特征选取方法
被引量:
1
2
作者
李国和
杨绍伟
+1 位作者
吴卫江
郑艺峰
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2019年第2期224-231,共8页
在大数据应用过程中,对特征集合进行约简,降低数据维度,有助于提升数据模型的泛化能力.采用随机森林模型选择和相似性度量结合的方式对特征集合进行特征初选,并通过前向搜索策略以距离为评价方式对初选集合进行二次筛选,最终获得特征子...
在大数据应用过程中,对特征集合进行约简,降低数据维度,有助于提升数据模型的泛化能力.采用随机森林模型选择和相似性度量结合的方式对特征集合进行特征初选,并通过前向搜索策略以距离为评价方式对初选集合进行二次筛选,最终获得特征子集.算法模型采用局部遍历以提高执行效率,同时通过前向选择算法解决传统方法无法确定最优特征数目的问题.实验结果表明,本文提出的方法能更有效地选择特征子集,提高模型的分类准确率.
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关键词
特征约简
随机森林
相似性度量
二次筛选
原文传递
基于相似关系的局部粗糙集模型
被引量:
6
3
作者
张杰
张燕兰
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期77-82,共6页
粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器,但现实中的一些问题往往存在大量无标记的数据,若标记数据则代价过大。概念近似是粗糙集理论的一个关键所在,基于相似关系粗糙集的提出,扩大了粗糙集理论的应用...
粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器,但现实中的一些问题往往存在大量无标记的数据,若标记数据则代价过大。概念近似是粗糙集理论的一个关键所在,基于相似关系粗糙集的提出,扩大了粗糙集理论的应用范围。为了应对大数据标记特性有限和计算效率低的问题,本文介绍了一个相似关系下的局部粗糙集理论模型,提出了具有线性时间复杂度的概念近似模型,理论证明和实例分析验证了基于相似关系的局部粗糙集中概念近似模型的优越性。
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关键词
局部粗糙集
相似关系
概念近似
有限标记数据
原文传递
题名
基于邻域近似误差率的多标记特征选择
被引量:
1
1
作者
潘思远
刘园奎
毛煜
林耀进
机构
闽南师范大学
计算机
学院
闽南师范大学计算机学院数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室
出处
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2023年第1期66-74,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62076116)
福建省自然科学基金项目(2020J01811、2020J01792、2021J02049)。
文摘
多标记学习可以同时处理与一组标记相关的数据,多标记学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义.与传统的单标记学习一样,数据的高维性是多标记学习的阻碍,因此数据降维是一项十分重要的工作,而特征选择是一种有效的数据降维技术.提出了基于邻域近似误差率的多标记特征选择算法.首先,在邻域粗糙集理论的基础上,引入实例的边界来对所有实例进行粒度化.其次,基于邻域决策误差率提出了邻域近似误差率的策略来评价特征.最后,在公开的数据集上进行了大量的实验,结果表明所提算法的有效性.
关键词
多标记学习
特征选择
邻域近似误差率
Keywords
multi-label learning
feature selection
neighborhood approximation error rate
分类号
O643 [理学—物理化学]
X703 [环境科学与工程—环境工程]
下载PDF
职称材料
题名
决策信息系统的连续型特征选取方法
被引量:
1
2
作者
李国和
杨绍伟
吴卫江
郑艺峰
机构
中国石油
大学
(北京)石油
数据
挖掘北京市
重点
实验室
中国石油
大学
(北京)地球物理与信息工程
学院
闽南师范大学计算机学院数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2019年第2期224-231,共8页
文摘
在大数据应用过程中,对特征集合进行约简,降低数据维度,有助于提升数据模型的泛化能力.采用随机森林模型选择和相似性度量结合的方式对特征集合进行特征初选,并通过前向搜索策略以距离为评价方式对初选集合进行二次筛选,最终获得特征子集.算法模型采用局部遍历以提高执行效率,同时通过前向选择算法解决传统方法无法确定最优特征数目的问题.实验结果表明,本文提出的方法能更有效地选择特征子集,提高模型的分类准确率.
关键词
特征约简
随机森林
相似性度量
二次筛选
Keywords
feature reduction
random-forest
similarity measure
two filtering
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O225 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
基于相似关系的局部粗糙集模型
被引量:
6
3
作者
张杰
张燕兰
机构
闽南师范大学
计算机
学院
出处
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期77-82,共6页
基金
福建省高校杰出青年科研人才培养计划资助项目。
文摘
粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器,但现实中的一些问题往往存在大量无标记的数据,若标记数据则代价过大。概念近似是粗糙集理论的一个关键所在,基于相似关系粗糙集的提出,扩大了粗糙集理论的应用范围。为了应对大数据标记特性有限和计算效率低的问题,本文介绍了一个相似关系下的局部粗糙集理论模型,提出了具有线性时间复杂度的概念近似模型,理论证明和实例分析验证了基于相似关系的局部粗糙集中概念近似模型的优越性。
关键词
局部粗糙集
相似关系
概念近似
有限标记数据
Keywords
local rough set
similarity relation
concept approximation
limited labeled data
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域近似误差率的多标记特征选择
潘思远
刘园奎
毛煜
林耀进
《南京师范大学学报(工程技术版)》
CAS
2023
1
下载PDF
职称材料
2
决策信息系统的连续型特征选取方法
李国和
杨绍伟
吴卫江
郑艺峰
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2019
1
原文传递
3
基于相似关系的局部粗糙集模型
张杰
张燕兰
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
原文传递
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