【摘 要】
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多标记数据有很多的冗余特征和数据，为了解决多标记数据中冗余和无关特征，提高多标记学习算法的泛化能力。提出一个基于模拟退火的卷积式特征选择方法——SAML（simulated anneal
【机 构】
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多标记数据有很多的冗余特征和数据，为了解决多标记数据中冗余和无关特征，提高多标记学习算法的泛化能力。提出一个基于模拟退火的卷积式特征选择方法——SAML（simulated annealing based feature selection for multi—label data），已有的算法只是使用了遗传算法来进行优化，新算法采用模拟退火来寻找最优子集，其效果在已有的工作中表现出比前者遗传算法更好的效果。在用于公开评测的Yahoo网页分类数据集上的实验结果表明，SAML算法的性能优于新近提出的一些流行
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