结合稀疏表示和邻域互信息的类属属性学习

本文首先采用最小二乘法回归作为目标函数,通过添加L1正则化稀疏表示特征。通过邻域互信息将各标记的类属属性进一步约简。为验证本文所提算法性能,采用5个先进多标记算法在6个多标记基准数据集上与本文算法进行对比实验,结果说明本文算法的有效性。