資料介紹
基于單標(biāo)記分類的降維及特征選擇方法難以直接運(yùn)用到多標(biāo)記學(xué)習(xí)中,而將多標(biāo)記學(xué)習(xí)問題獨(dú)立分解為多個單標(biāo)記學(xué)習(xí)問題再進(jìn)行降維會丟失標(biāo)記的相關(guān)性信息。為此,提出一種基于嵌入式特征提取的多標(biāo)記分類算法,將非負(fù)矩陣分解引入到多標(biāo)記學(xué)習(xí)過程中,在對原始多標(biāo)記數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取的同時,減少冗余特征、不相關(guān)特征及髙維特征對多標(biāo)記分類的影響。在4個公開的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法能對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效降維,在準(zhǔn)確度、精度、F度量值等評價指標(biāo)上相比傳統(tǒng)BR、CC、LM算法具有更好的分類性能。
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