基于自编码器及超图学习的多标签特征提取
本文关键词:基于自编码器及超图学习的多标签特征提取
【摘要】:在实际应用场景中越来越多的数据具有多标签的特性,且特征维度较高,包含大量冗余信息.为提高多标签数据挖掘的效率,多标签特征提取已经成为当前研究的热点.本文采用去噪自编码器获取多标签数据特征空间的鲁棒表达,在此基础上结合超图学习理论,融合多个标签对样本间几何关系的影响以提升特征提取的性能,构建多标签数据样本间几何关系所对应超图的Laplacian矩阵,并通过Laplacian矩阵的特征值分解得到低维投影空间.实验结果证明了本文所提出的算法在分类性能上是有效可行的.
【作者单位】: 电子科技大学信息与软件工程学院;厦门理工学院计算机与信息工程学院;闽南师范大学粒计算实验室;
【关键词】: 深度学习 自编码器 多标签 超图 特征提取
【基金】:国家自然科学基金(61300192,61472110,61573297,61379049) 中央高校基本科研项目(ZYGX2014J052) 福建省自然科学基金(2014J01256,2015J01277)资助~~
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 引用格式唐朝辉,朱清新,洪朝群,祝峰.基于自编码器及超图学习的多标签特征提取.自动化学报,2016,42(7):1014-1021Multi-label Feature Selection with Autoencoders and Hypergraph LearningTANG Chao-Hui1,2ZHU Qing-Xin1HONG Chao-Qun2多标签学习是数据挖掘和信息检索中很重
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,本文编号:1031575
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