本文關(guān)鍵詞：一種新的多標(biāo)記特征提取方法

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【摘要】：針對已有多標(biāo)記特征提取方法并未充分利用特征信息的問題,提出了基于希爾伯特-施密特獨立標(biāo)準(zhǔn)和主成分分析的多標(biāo)記特征提取方法.該方法通過使標(biāo)記與降維后特征之間希爾伯特-施密特范數(shù)達(dá)到最大,以充分利用標(biāo)記知識;同時利用主成分分析,以盡量減少特征提取過程中的協(xié)方差信息損失.通過在Yahoo數(shù)據(jù)集上的實驗表明,該算法的性能優(yōu)于主成分分析和當(dāng)前3種主要的多標(biāo)記特征提取方法,驗證了該算法的有效性.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)計算機學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;西安工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多標(biāo)記分類 特征提取 希爾伯特-施密特獨立標(biāo)準(zhǔn) 主成分分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61472305,61070143) 陜西省科學(xué)研究發(fā)展計劃資助項目(2015GY027) 航空科學(xué)基金資助項目(20151981009)
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 由于多標(biāo)記分類問題在圖像標(biāo)注、文本分類、基因功能分析和音樂理解等方面的應(yīng)用中廣泛出現(xiàn),多標(biāo)記學(xué)習(xí)目前已成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個研究熱點[1-3].傳統(tǒng)的分類問題(二分類或者多分類)中一個示例通常只與一個標(biāo)記相關(guān),而多標(biāo)記學(xué)習(xí)問題中每一個示例可與多個標(biāo)記相關(guān)聯(lián).多標(biāo)

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本文編號：898028