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第卷第期数码设计年月文章编号多标记学习特征选择方法及参数优化分析杨文元闽南师范大学福建省粒计算重点实验室福建漳州市通讯作者电子邮箱摘要降低高维数据的维度是多标记学习中一个重要且具有挑战性的工作它可以提高数据处理速度特征选择作为一种有效的降维技术是找到一个保持最相关信息的特征子集本文提出相似性矩阵及分解结合进行特征选择的新方法首先对高维数据进行形式化构造相似性矩阵然后分解相似性矩阵利用进行特征选择最后对比已有的特征选择算法并进行参数优化分析实验结果表明提出的算法具有明显的优势关键词多标记学习特征选
第5 卷 第3 期 数 码 设 计 Vol.5 No.3
2016 年12 月 PEAK DATA SCIENCE
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