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包含标签信息的最小二乘多标签特征选择算法

摘要:为了更好地体现标签信息的重要性,基于传统的最小二乘回归模型,构造了一种包含标签信息的最小二乘回归模型,用于解决多标签特征选择问题。首先给标签逐一增加一个松弛变量ω,使得不同类别的回归目标沿相反方向移动,从而扩大类别之间的距离。然后结合2,1范数,提出了一种包含标签信息的最小二乘多标签特征选择(Least squares multi-label feature selection with label information,LSMFSLI)模型及算法,证明了该算法的收敛性,并通过实验证明了算法的高效性。

关键词:
  • 最小二乘  
  • 稀疏正则化  
  • 多标签  
  • 特征选择  
作者:
陈红; 马盈仓; 杨小飞; 续秋霞
单位:
西安工程大学理学院; 陕西西安710600
刊名:
南京理工大学学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:南京理工大学学报

南京理工大学学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:32-1397/N。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1977年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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