基于分解策略的多标签在线特征选择算法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>387 K
標(biāo)簽： 特征选择 在线学习 多标签分类
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文檔介紹：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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