|
|||||
|
|
| 基于模拟退火的多标记数据特征选择 | |
| 引用本文： | 张永波,游录金,陈杰新.基于模拟退火的多标记数据特征选择[J].计算机工程与设计,2011,32(7):2494-2496,2500. |
| 作者姓名： | 张永波 游录金 陈杰新 |
| 作者单位： | 1. 浙江旅游职业学院图书信息中心,浙江杭州,311231 2. 上海思备计算机有限公司,上海,200030 3. 宁波城市职业技术学院信息中心,浙江宁波,315100 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61005006) |
| 摘 要： | 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的多标记特征选择方法。 |
| 关 键 词： | 多标记学习 特征选择 模拟退火 维数约简 YAHOO网页 |
Feature selection for multi-label data by using simulated annealing |
|
| ZHANG Yong-bo,YOU Lu-jin,CHENJie-xin.Feature selection for multi-label data by using simulated annealing[J].Computer Engineering and Design,2011,32(7):2494-2496,2500. | |
| Authors: | ZHANG Yong-bo YOU Lu-jin CHENJie-xin |
| Affiliation: | ZHANG Yong-bo1,YOU Lu-jin2,CHEN Jie-xin3(1.Library and Information Center,Zhejiang College of Tourism,Hangzhou 311231,China,2.Shanghai Sibei Computer Company,Shanghai 200030,3.Information Center,Ningbo City College of Technology,Ningbo 315100,China) |
| Abstract: | There are many redundant features in the data sets,in order to remove the irrelevant and redundant features in the multi-label data and further to improve the generalization performance of multi-label learning algorithms,simulated annealing based feature selection for multi-label data(SAML) is proposed,which employs the simulated annealing algorithm to search the optimal subsets.We know simulated annealing algorithm perform better than genetic algorithm.Experiments on Yahoo web page categorization data sets... |
| Keywords: | multi-label learning feature selection simulated annealing dimension reduction Yahoo web |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |