【摘 要】
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在多标记学习中，现有的最大相关最小冗余（maximum Relevance And Minimum Redundancy,mRMR）算法未充分考虑标记之间以及特征与标记之间的相关性，导致算法分类性能偏弱的问题。由此，本文结合标记权重改进了mRMR算法，提出了一种新的多标记特征选择方法。首先，基于标准互信息计算标记与标记之间的关联度，使用每个标记与标记集关联度占所有标记与标记集之间关联度之和的比例，
【基金项目】
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国家自然科学基金（62076089;61976082）； 河南省科技攻关项目（212102210136）；
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在多标记学习中，现有的最大相关最小冗余（maximum Relevance And Minimum Redundancy,mRMR）算法未充分考虑标记之间以及特征与标记之间的相关性，导致算法分类性能偏弱的问题。由此，本文结合标记权重改进了mRMR算法，提出了一种新的多标记特征选择方法。首先，基于标准互信息计算标记与标记之间的关联度，使用每个标记与标记集关联度占所有标记与标记集之间关联度之和的比例，定义标记权重，结合关联度与标记权重构建新的最大相关性公式，进而建立新的m RMR计算公式，使用mRMR算法获取最初的候选特征子集；然后，计算特征与标记之间的标准互信息并结合标记权重，定义特征与标记集之间的相关度，从最初候选特征子集中进一步剔除冗余特征，筛选最优特征子集；最后，设计了一种标记权重和mRMR的多标记特征选择算法。在8个多标记数据集上进行仿真实验，实验结果表明该算法能够有效提高多标记数据的分类性能。
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