【摘 要】
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针对现有的特征选择算法大多未考虑不同标记对样本的描述程度可能存在差异的问题,提出一种不平衡标记差异性多标记特征选择算法(multi-label feature selection algorithm wi
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息院,安徽省高校智能感知与计算重点实验室
【基金项目】
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安徽省高校重点科研资助项目(KJ2017A352),福建省高校重点实验室开放课题资助项目(D1801),安徽省高校重点实验室基金资助项目(ACAIM160102)
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针对现有的特征选择算法大多未考虑不同标记对样本的描述程度可能存在差异的问题,提出一种不平衡标记差异性多标记特征选择算法(multi-label feature selection algorithm with imbalance label otherness,MSIO),将不同标记下正负标记的频率分布作为该标记的权值加入到特征选择的过程中,并修正传统的信息熵计算方法,从而得到一组更高效的特征序列.以多标记k近邻(multi-label k-nearest neighbor,ML-k NN)为基础分类器,
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