【摘 要】
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针对传统特征选择算法无法处理流特征数据、冗余性计算复杂、对实例描述不够准确的问题,提出了基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择算法。首先,将在线流特征选择框架引入多标记学习中;其次,用粗糙集中的依赖度替代原有的条件概率,仅仅利用数据自身的信息计算,使得数据流特征选择算法更加高效快捷;最后,由于在现实世界中,每个标记对实例的描述程度并不相同,为更加准确地描述实例,将传统的逻辑标记用标记分布的形式进行刻
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院,安徽省智能感知与计算重点实验室,数据科学与智能应用福建省高校重点实验室
【基金项目】
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安徽省高校重点科研项目(KJ2017A352),数据科学与智能应用福建省高校重点实验室开放课题(D1801)
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针对传统特征选择算法无法处理流特征数据、冗余性计算复杂、对实例描述不够准确的问题,提出了基于粗糙集的数据流多标记分布特征选择算法。首先,将在线流特征选择框架引入多标记学习中;其次,用粗糙集中的依赖度替代原有的条件概率,仅仅利用数据自身的信息计算,使得数据流特征选择算法更加高效快捷;最后,由于在现实世界中,每个标记对实例的描述程度并不相同,为更加准确地描述实例,将传统的逻辑标记用标记分布的形式进行刻画。在多组数据集上的实验表明,所提算法能保留与标记空间有着较高相关性的特征,使得分类精度相较于未进行特征
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