一种新的多标记特征提取方法

发布时间：2017-09-22 01:29

  本文关键词：一种新的多标记特征提取方法

  更多相关文章： 多标记分类 特征提取 希尔伯特-施密特独立标准 主成分分析

【摘要】：针对已有多标记特征提取方法并未充分利用特征信息的问题,提出了基于希尔伯特-施密特独立标准和主成分分析的多标记特征提取方法.该方法通过使标记与降维后特征之间希尔伯特-施密特范数达到最大,以充分利用标记知识;同时利用主成分分析,以尽量减少特征提取过程中的协方差信息损失.通过在Yahoo数据集上的实验表明,该算法的性能优于主成分分析和当前3种主要的多标记特征提取方法,验证了该算法的有效性.
【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;西北工业大学计算机学院;西安工业大学电子信息工程学院;
【关键词】： 多标记分类 特征提取 希尔伯特-施密特独立标准 主成分分析
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61472305,61070143) 陕西省科学研究发展计划资助项目(2015GY027) 航空科学基金资助项目(20151981009)
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 由于多标记分类问题在图像标注、文本分类、基因功能分析和音乐理解等方面的应用中广泛出现,多标记学习目前已成为机器学习领域中的一个研究热点[1-3].传统的分类问题(二分类或者多分类)中一个示例通常只与一个标记相关,而多标记学习问题中每一个示例可与多个标记相关联.多标

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本文编号：898028