一种面向标签排序数据集的特征选择方法

发布时间：2018-08-04 22:10

【摘要】：针对标签排序问题的特点,提出一种面向标签排序数据集的特征选择算法(label ranking based feature selection,LRFS)。该算法首先基于邻域粗糙集定义了新的邻域信息测度,能直接度量连续型、离散型以及排序型特征间的相关性、冗余性和关联性;然后在此基础上提出基于邻域关联权重因子的标签排序特征选择算法。实验结果表明,LRFS算法能够在不降低排序准确率的前提下有效剔除标签排序数据集中的无关特征或冗余特征。
[Abstract]:According to the characteristics of tag sorting problem, a feature selection algorithm for tag sorting data set (label ranking based feature selection / LRFS) is proposed. The algorithm defines a new neighborhood information measure based on neighborhood rough set, which can directly measure the correlation, redundancy and relevance among continuous, discrete and sorted features. Then, a label sorting feature selection algorithm based on neighborhood association weight factor is proposed. The experimental results show that the LRFS algorithm can effectively eliminate the irrelevant or redundant features in the tag sorting dataset without reducing the sorting accuracy.
【作者单位】： 南昌陆军学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11501281)
【分类号】：TP181

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