基于標記類屬屬性的多標記學算法
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標簽：屬性約簡(1513)
在多標記學習中，由于不同的標記可能會帶有自身的一些特性，所以目前已經(jīng)出現(xiàn)了基于標記類屬屬性的多標記學習算法LIFT。然而，類屬屬性的構建可能會增加屬性向量的維度，致使屬性空間存在冗余信息。為此，借助模糊粗糙集提出了一種能夠進行類屬屬性約簡的多標記學習算法FRS-LIFT，其包含4個步驟：類屬屬性構建、屬性維度約簡、分類模型訓練和未知樣本預測。在5個多標記數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，該算法與LIFT算法相比，不僅能夠降低類屬屬性維數(shù)，而且在5種多標記評價指標上均具有較好的實驗效果。
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