基于邻域粗糙集的大规模层次分类在线流特征选择

• 作者: 林耀进 王晨曦 白盛兴 陈晟煜
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 在线流特征选择 层次分类 邻域粗糙集 兄弟策略
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 811-820
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 字数: 6320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201909005

摘要

在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻域粗糙模型,基于特征相关性进行重要特征动态选择.最后,基于特征冗余性进行鉴别冗余动态特征.实验验证文中算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林耀进	闽南师范大学计算机学院	42	204	7.0	11.0
3	王晨曦	闽南师范大学计算机学院	9	24	3.0	4.0
5	白盛兴	闽南师范大学计算机学院	1	1	1.0	1.0