粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法

陈飞; 史金成

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粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法

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特征选择作为处理多标记学习中数据高维性的一种有效方法,得到了众多学者的研究与关注.由于部分特征仅仅与某些标记有着强相关性而与整个标记空间的相关性不强,不能简单通过与标记空间整体的相关性判断取舍.此外,多标记的分布是不平衡的.因此,根据标记密度对标记空间进行划分,并分别进行相关性的判断,同时在不同标记空间进行不同比例的采样.引入具有补的性质的粗糙熵代替传统熵的度量方式,提出了基于粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法,在5个公开数据集上的实验结果表明了算法的有效性.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2021年第1期|40-4358|共5页
作者
陈飞; 史金成;
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作者单位

铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061;

铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
机器学习; 特征选择; 粗糙互信息; 不平衡性; 多标记学习;

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