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《武汉师范大学》 2019年
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非线性规划形式的多标签特征选择算法的研讨

刘畅  
【摘要】:在多标签问题中,一度实例不仅与多个标签有关,而且常包含高维特征。在这些特色中一些是冗余的甚至是不相关的,它们的生活降低分类器性能,增长内存占用量。多标签特征选择技术由于能够挑选出与标签最相关的本来面目特征而变成最主流的消灭上述问题的点子。本文在基于条件互信息的非线性规划形式特征子集选择框架QIPcmi的基础上提出两个多标签特征选择算法:(1)基于条件互信息联合遗传算法的多标签特征选择算法;(2)基于归一化条件互协方差算子的二次规划多标签特征选择算法。对于基于条件互信息联合遗传算法的多标签特征选择算法:咱们第一对特征进行离散化处理,以满足条件互信息与互信息的要求。下一场我们采用了带控制策略的遗传算法求解QIPcmi。在实验中,咱们将提出的解法与四种现存的多标签特征选择算法在六个基准多标签数据集上开展比较。穿越实验可以发现,咱们提出的基于条件互信息联合遗传算法的多标签特征选择算法可以选出更优的特色子集。对于基于归一化条件互协方差算子的二次规划多标签特征选择算法:咱们第一介绍了归一化条件互协方差算子和归一化互协方差算子,它们可以分别进行规范依赖性度量和依赖性度量。本文中,咱们用它们分别替换QIPcmi中的条件互信息和互信息,形成基于归一化条件互协方差算子的非线性规划形式的特色子集选择方法。下一场我们放松约束条件,名将原来属于NP强度的题材转化成二次规划问题展开求解。在实验中,咱们将该疗法与本文提出的重点种书法以及其他两种已有算法在五个基准多标签数据集上开展比较。试验分析显示,咱们提出的基于归一化条件互协方差算子的二次规划多标签特征选择算法在实验中获得更好的分类效果。
【学位授予单位】:武汉师范大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:O221.2;TP18

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