结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择

• 作者: 李雨 王一宾 程玉胜 陈飞
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊互信息 多标记学习 数据流 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 320-327
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 6991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2019.02.015

摘要

特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间. 但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用. 针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择;同时,为了减弱互信息对特征重要程度的判断,对模糊互信息进行正则化处理,并通过正则化重新优化特征重要度目标函数. 提出的算法在多标记数据集上进行了大量测试,实验结果和统计假设检验说明本文算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程玉胜		81	339	9.0	14.0
4	王一宾		63	407	10.0	18.0
6	李雨		10	12	2.0	3.0
7	陈飞		5	13	3.0	3.0