基于变精度邻域粗糙集的多标记子空间研究

• 作者: 张佳欢 李磊军 李美争 米据生 解滨
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 多标记学习 变精度邻域粗糙集 特征选择 集成
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 414-422
• 页数: 9页
• 分类号: O236
• 字数: 4966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.04.006

摘要

多标记学习是目前机器学习中的热点研究问题.本文基于变精度邻域粗糙集探究多标记学习中的特征选择方法,并对所得到的多标记子空间进行了详细的分析.首先提出了基于多标记学习的变精度邻域粗糙集模型,进而给出了一种多标记学习中的特征选择方法.在此基础上,基于不同的精度和邻域能够得到不同的特征选择结果,即不同的特征子空间.该文详细分析了精度和邻域对特征子空间的影响,并将所得到的特征子空间进行集成,详细分析了相应的集成效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	米据生	河北师范大学数学与信息科学学院	59	764	10.0	27.0
3	李磊军	河北师范大学数学与信息科学学院	9	34	4.0	5.0
5	李美争	河北师范大学信息技术学院	4	7	2.0	2.0
13	张佳欢	河北师范大学数学与信息科学学院	1	0	0.0	0.0