【摘 要】
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在多标签特征选择中,如果不考虑标签结构信息,只选取与单个标签相关的特征或只选取与整体标签集合相关的特征,则容易选取不重要特征,且也容易遗漏重要特征.为此,提出了一种基
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,福建漳州 363000;闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室,福建漳州 363000
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在多标签特征选择中,如果不考虑标签结构信息,只选取与单个标签相关的特征或只选取与整体标签集合相关的特征,则容易选取不重要特征,且也容易遗漏重要特征.为此,提出了一种基于标签组合的多标签特征选择算法——LG_MLFS.该算法的主要特点是:(1)考虑标签集合的组结构,并按照标签相关性进行分组.(2)利用标签的相关性结构信息,选取与标签组合相关的特征.(3)度量特征与标签组合的相关性时,不仅考虑特征与组合内各标签的相关性,且同时考虑组合内各标签的重要性.该算法与其他算法对比的实验结果表明,在多个评价指标下,取得了较优的分类性能.
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