【摘 要】
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针对现有的半监督多标签特征选择方法利用l2-范数建立谱图易受到噪声影响的问题,文中提出一种鲁棒的半监督多标签特征选择方法,利用全局线性回归函数建立多标签特征选择模型,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871464);福建省自然科学基金面上项目(2017J01511);福建省中青年教师科研项目(JAT170417);厦门理工学院科研攀登计划项目(XPDKQ18012)
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针对现有的半监督多标签特征选择方法利用l2-范数建立谱图易受到噪声影响的问题,文中提出一种鲁棒的半监督多标签特征选择方法,利用全局线性回归函数建立多标签特征选择模型,结合l1图获取局部描述信息提高模型准确度,引入l2,1约束提升特征之间可区分度和回归分析的稳定性,避免噪声干扰。在4种开源数据集上借助多种性能评价标准验证所提出方法,结果表明:本文方法能有效提高分类模型的准确性和对外界噪声的抗干扰性。
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