基于最大相关最小冗余的多标记特征选择
本文关键词: 多标记学习 特征选择 最大相关最小冗余 数据降维 出处:《数码设计》2016年02期 论文类型:期刊论文
【摘要】:针对多标记学习中高维数据运行速度问题,提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法ML-MRMR。利用数据与标记的互信息,获得了最大相关性最少冗余性特征集合。分析了所选特征百分比与精度关系。实验结果表明,所提出算法在速度和精度上都具有明显的优势。
[Abstract]:Aiming at the problem of running speed of high-dimensional data in multi-label learning, a feature selection algorithm ML-MRMR-based on maximum correlation and minimum redundancy is proposed. The maximum correlation minimum redundancy feature set is obtained and the relationship between the selected feature percentage and accuracy is analyzed. The experimental results show that the proposed algorithm has obvious advantages in speed and accuracy.
【作者单位】: 闽南师范大学福建省粒计算重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金61379049
【分类号】:TP181
【正文快照】: 引言 随着计算机网络和信息化的发展,网络数据和资源呈海量特征,数据的标注结构复杂程度也在增加,传统的单标记方法无法满足对复杂数据进行分析处理的需求,以机器学习技术为基础的多标记学习技术现已成为一个研究热点,其研究成果广泛地应用于各种不同的领域,如图像视频的语义
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,本文编号:1469123
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