针对现有的特征选择模型未涉及特征和标记集之间的相关度,造成分类精度偏低等情况,提出了基于ReliefF和最大相关最小冗余(maximum Relevance and Minimum Redundancy,mRMR)的多标记特征选择.首先,运用互信息计算每个标记和标记集之间的...针对现有的特征选择模型未涉及特征和标记集之间的相关度,造成分类精度偏低等情况,提出了基于ReliefF和最大相关最小冗余(maximum Relevance and Minimum Redundancy,mRMR)的多标记特征选择.首先,运用互信息计算每个标记和标记集之间的相关度,使用每项相关度占其相关度之和的比例设计了标记权重,由此构建了特征和标记集间的相关度,初选与标记集相关度高的特征;其次,计算对象在特征上的距离,构建了新的特征权值更新公式,基于标记权重改进多标记ReliefF模型.然后,基于互信息和标记权重构建了最大相关性,设计了最小冗余性及其新的最大相关最小冗余评价准则,并将其应用于多标记特征选择,进一步剔除冗余特征;最后,设计了一种基于ReliefF和最大相关最小冗余的多标记特征选择算法,有效提高了多标记分类性能.在8个多标记数据集上测试所提算法的平均分类精度、覆盖率、汉明损失、1错误率和排序损失,实验结果证明了该算法的有效性.展开更多
文摘针对现有的特征选择模型未涉及特征和标记集之间的相关度,造成分类精度偏低等情况,提出了基于ReliefF和最大相关最小冗余(maximum Relevance and Minimum Redundancy,mRMR)的多标记特征选择.首先,运用互信息计算每个标记和标记集之间的相关度,使用每项相关度占其相关度之和的比例设计了标记权重,由此构建了特征和标记集间的相关度,初选与标记集相关度高的特征;其次,计算对象在特征上的距离,构建了新的特征权值更新公式,基于标记权重改进多标记ReliefF模型.然后,基于互信息和标记权重构建了最大相关性,设计了最小冗余性及其新的最大相关最小冗余评价准则,并将其应用于多标记特征选择,进一步剔除冗余特征;最后,设计了一种基于ReliefF和最大相关最小冗余的多标记特征选择算法,有效提高了多标记分类性能.在8个多标记数据集上测试所提算法的平均分类精度、覆盖率、汉明损失、1错误率和排序损失,实验结果证明了该算法的有效性.
