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在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻域粗糙模型,基于特征相关性进行重要特征动态选择.最后,基于特征冗余性进行鉴别冗余动态特征.实验验证文中算法的有效性.
基于邻域粗糙集的大规模层次分类在线流特征选择
【摘 要】
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在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,福建省粒计算及其应用重点实验室,SchoolofInformatics
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2019年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61672272);福建省自然科学基金项目(No.2018J01548,2018J01547);福建省教育厅科技项目(No.JT180318)资助~~
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