文献类型：期刊文章

作　　者：程玉胜[1,2] 宋帆[1] 王一宾[1,2] 钱坤[1]

CHENG Yusheng;SONG Fan;WANG Yibin;QIAN Kun(School of Computer and Information,Anqing Normal University,Anqing Anhui 246011,China;University Key Laboratory of Intelligent Perception and Computing of Anhui Province,Anqing Anhui 246011,China)

机构地区：[1]安庆师范大学计算机与信息学院,安徽安庆246011 [2]安徽省高校智能感知与计算重点实验室,安徽安庆246011

出　　处：《计算机应用》

基　　金：安徽省高校重点科研项目(KJ2017A352);安庆师范大学科研创新团队建设计划项目~~

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：2

起止页码：503-509

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：特征选择对于分类器的分类精度和泛化性能起重要作用。目前的多标记特征选择算法主要利用最大相关性最小冗余性准则在全部特征集中进行特征选择,没有考虑专家特征,因此多标记特征选择算法的运行时间较长、复杂度较高。实际上,在现实生活中专家依据几个或者多个关键特征就能够直接决定整体的预测方向。如果提取关注这些信息,必将减少特征选择的计算时间,甚至提升分类器性能。基于此,提出一种基于专家特征的条件互信息多标记特征选择算法。首先将专家特征与剩余的特征相联合,再利用条件互信息得出一个与标记集合相关性由强到弱的特征序列,最后通过划分子空间去除冗余性较大的特征。该算法在7个多标记数据集上进行了实验对比,结果表明该算法较其他特征选择算法有一定优势,统计假设检验与稳定性分析进一步证明了所提出算法的有效性和合理性。

关 键 词：特征选择  专家特征  条件互信息 多标记学习 局部子空间  

分 类 号：TP391]