基于粗糙集的多标记专属特征学习算法

李华; 李德玉; 王素格; 张晶

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基于粗糙集的多标记专属特征学习算法

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基于专属特征的多标记学习算法使用K-Means聚类算法对标记的正反样例进行聚类,进而构造每个标记的专属特征.但该方法对标记和专属特征之间的相关性缺乏理论性地探究,而且K-Means聚类方法仅仅局限于数值属性数据聚类.对此,一个基于粗糙集的多标记专属特征学习算法（R-LIFT Algorithm）被提出,其使用粗糙集的约简算法来计算每个标记的专属特征.该算法选取的专属特征是原始特征,具有直观意义,并且能够从理论上保证专属特征与标记之间具有较强的相关性.实验表明,R-LIFT算法能够有效地学习专属特征,并进一步提高多标记学习算法的性能.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2015年第12期|2730-2734|共5页
作者
李华; 李德玉; 王素格; 张晶;
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作者单位

1. 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 2. 石家庄铁道大学数理系 3. 山西大学计算机与信息技术学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多标记学习; 专属特征; 粗糙集; 约简;

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