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第３８卷第２期江苏科技大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ３８Ｎｏ２
２０２４年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ａｐｒ．２０２４
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ＤＯＩ：１０．２００６１／ｊ．ｉｓｓｎ２０２４．０２．０１６
一类弱监督数据中多视角扰动的特征选择方法
１２３，４１，５３，４
郭启航，王平心，杜亮，杨习贝，钱宇华
（１．江苏科技大学计算机学院，镇江２１２１００）
（２．江苏科技大学理学院，镇江２１２１００）
（３．山西大学大数据科学与产业研究院，太原０３０００６）
（４．山西大学计算机与信息技术学院，太原０３０００６）
（５．江苏科技大学经济管理学院，镇江２１２１００）
摘要：弱标签消歧技术可以用来消除数据中的噪声标签．然而，经由弱标签消歧后的数据中依然可能存在冗余或不相关
特征，因此带来了弱监督数据中的特征选择这一实际问题．在弱标签消歧后得到的数据的基础上，提出了一种基于多视角
扰动的特征选择框架，其能够分别从样本和特征多个视角出发，构造不同的扰动数据，以便求解出多个不同的特征选择结
果，从而为后续的学习任务提供基础性集成工具．此外，所提的多视角扰动特征选择框架适用于不同类型、不同约束下的搜
索进程．在１２组高维数据上，通过注入５种不同比例的标签噪声和使用３种不同类型的特征度量准则，实验结果表明，所提
方法求得的特征选择结果能够从准确率和稳定性的层面极大地提升分类性能．
关键词：特征选择；多视角；粗糙集；超集学习；弱监督
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中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ文章编号２０２４）０２１０１０８
Ｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｖｉａｍｕｌｔｉｖｉｅｗｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｉｎａｔｙｐｅ
ｏｆｗｅａｋｌｙｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｄａｔａ
１２３，４１，５３，４
ＧＵＯＱｉｈａｎｇ，ＷＡＮＧＰｉｎｇｘｉｎ，ＤＵＬｉａｎｇ，ＹＡＮＧＸｉｂｅｉ，ＱＩＡＮＹｕｈｕａ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２１００，Ｃｈｉｎａ）
（２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２１００，Ｃｈｉｎａ）
（３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＢｉｇＤａｔａＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）
（４．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）
（５．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２１００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎｏｆｗｅａｋｌａｂｅｌｓｃａｎｂｅｕｓｅ
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