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多标记分类任务中的数据通常是高维的,直接利用高维数据建模可能导致训练效率低下,模型复杂,同时可能影响分类效果.针对多标记数据,文中提出属性-标记矩阵的概念,建立基于标记关系的模糊粗糙集模型,设计此类模型的约简算法,用于多标记数据分类任务的特征选择.在8个公开的数据集上实验验证文中算法的有效性.
基于标记关系的模糊粗糙集模型
【摘 要】
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多标记分类任务中的数据通常是高维的,直接利用高维数据建模可能导致训练效率低下,模型复杂,同时可能影响分类效果.针对多标记数据,文中提出属性-标记矩阵的概念,建立基于标
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2017年10期
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