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基于信息粒化的多标记特征选择算法

唐莉1 傅为1 林培榕1 王晨曦2 林耀进2

1.闽南师范大学计算机学院；2.数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室

摘要: 特征选择旨在从原始特征空间中选择一组规模较小的特征子集,在分类学习任务中提供与原集合近似或更好的性能.文中提出基于信息粒化的多标记特征选择算法,融合标记权重与样本平均间隔,将改进的邻域信息熵应用到特征选择过程中.在6组数据集以及5个评价指标上的实验表明文中算法在分类上的有效性.
关键词: ​特征选择；信息粒化；标记权重；多标记学习；
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