基于分解策略的多標簽在線特征選擇算法
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：387 K
標簽： 特征選擇 在線學習 多標簽分類
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文檔介紹：在線學習方法是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的、高效且可擴展的機器學習算法。然而，在對多標簽數(shù)據(jù)集進行特征選擇時，傳統(tǒng)的在線多標簽學習方法需要訪問數(shù)據(jù)集的所有特征，當數(shù)據(jù)集具有較高維度時，這種在線學習方式并不能適用于實際情景。針對多標簽數(shù)據(jù)集的特征選擇，在現(xiàn)有研究的基礎上，使用二類分解策略，提出基于分解策略的多標簽在線特征選擇算法。該算法利用稀疏正則化和截取方法進行在線特征選擇，降低計算復雜度。實驗表明，算法的特征選擇性能優(yōu)于其他多標簽在線特征選擇算法。
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