| 基于分解策略的多标签在线特征选择算法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：zhoubin333 | |
| 文档大小：387 K | |
| 标签： 特征选择 在线学习 多标签分类 | |
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| 文档介绍：在线学习方法是用于大规模数据集的、高效且可扩展的机器学习算法。然而，在对多标签数据集进行特征选择时，传统的在线多标签学习方法需要访问数据集的所有特征，当数据集具有较高维度时，这种在线学习方式并不能适用于实际情景。针对多标签数据集的特征选择，在现有研究的基础上，使用二类分解策略，提出基于分解策略的多标签在线特征选择算法。该算法利用稀疏正则化和截取方法进行在线特征选择，降低计算复杂度。实验表明，算法的特征选择性能优于其他多标签在线特征选择算法。 | |
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