多标签特征选择研究进展.
周慧颖， 汪廷华， 张代俐 - Journal of Computer Engineering …, 2022 - search.ebscohost.com
特征选择一直是机器学习和数据挖掘中的一个重要问题. 在多标签学习任务中,
数据集中的每个样本都与多个标签相关联, 标签与标签之间通常也是相关的 …
数据集中的每个样本都与多个标签相关联, 标签与标签之间通常也是相关的 …
[HTML][HTML] 结合ReliefF 和互信息的多标签特征选择算法
陈平华， 黄辉， 麦淼， 周宏虹 - 广东工业大学学报, 2018 - xml-data.org
针对传统单标签特征选择算法不能直接应用于多标签数据的问题, 提出一种多标签特征选择算法—
—MML-RF 算法. 在ReliefF 的基础上, MML-RF 算法提出新的类内最近邻样本查找方式 …
—MML-RF 算法. 在ReliefF 的基础上, MML-RF 算法提出新的类内最近邻样本查找方式 …
一种面向标签排序数据集的特征选择方法.
曾子林 - … Research of Computers/Jisuanji Yingyong Yanjiu, 2017 - search.ebscohost.com
针对标签排序问题的特点, 提出一种面向标签排序数据集的特征选择算法(
labelrankingbasedfeaturese lection, LRFS). 该算法首先基于邻域粗糙集定义了新的邻域信息 …
labelrankingbasedfeaturese lection, LRFS). 该算法首先基于邻域粗糙集定义了新的邻域信息 …