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基于邻域粗糙集的多标记分类特征选择算法被引量：103: 2015年; 多标记学习是一类复杂的决策任务,同一个对象可能同时属于多个类别.此类任务在文本分类、图像识别、基因功能分析等领域广泛存在.多标记分类任务往往由高维特征描述,存在大量无关和冗余的信息.目前已经提出了大量的单标记特征选择算法以应对维数灾难问题,但对于多标记的属性约简和特征选择却鲜有研究.将粗糙集应用于多标记数据的特征选择中,针对多标记分类任务,重新定义了邻域粗糙集的下近似和依赖度计算方法,探讨了这一模型的性质,进而构造了基于邻域粗糙集的多标记分类任务的特征选择算法,并给出了在公开数据上的实验结果.实验分析证明算法的有效性.; 段洁胡清华张灵均钱宇华李德玉; 关键词：邻域粗糙集依赖度

基于邻域粗糙集的多标记分类特征选择算法: 多标记学习是一类复杂的决策任务，同一个对象可能被同时赋予多个类别标记。此类任务在文本分类、图像识别、基因功能分析等领域广泛存在。标记之间的关联性以及多标记分类任务面临的维度灾难也日益成为人们关注的焦点。目前，已经提出了大...; 段洁胡清华张灵均钱宇华李德玉; 关键词：邻域粗糙集依赖度

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段洁