融合特征排序的多标记特征选择算法

摘要：

在多标记学习框架中，特征选择是解决维数灾难，提高多标记分类器的有效手段。提出了一种融合特征排序的多标记特征选择算法。该算法首先在各标记下进行自适应的粒化样本，以此来构造特征与类别标记之间的邻域互信息。其次，对得到邻域互信息进行排序，使得每个类别标记下均能得到一组特征排序。最后，多个独立的特征排序经过聚类融合成一组新的特征排序。在4个多标记数据集和4个评价指标上的实验结果表明，所提算法优于一些当前流行的多标记降维方法。

关键词：特征选择、多标记分类、聚类融合、互信息

所属期刊栏目：52

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金No.61303131，No.61379021；福建省自然科学基金No.2013J01028；福建省高校杰出青年科研人才培育计划No.JA14192；漳州市科技项目No.ZZ2013J04，No.ZZ2014J14。

在线出版日期：2016-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：93-100