【摘 要】
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针对Relief F算法局限于单标签数据问题,提出两种多标签特征选择算法Mult-Relief F和M-A算法。Mult-Relief F算法重新定义了类内最近邻和类外最近邻的查找方法,并加入标签的贡献值更新特征权重公式。MA算法在Mult-Relief F算法的基础下,利用邻域能去除冗余的特性,更多地去除冗余特征达到更好的降维效果。采用ML-KNN分类算法进行实验。在多个数据集上测试表明,Mul
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针对Relief F算法局限于单标签数据问题,提出两种多标签特征选择算法Mult-Relief F和M-A算法。Mult-Relief F算法重新定义了类内最近邻和类外最近邻的查找方法,并加入标签的贡献值更新特征权重公式。MA算法在Mult-Relief F算法的基础下,利用邻域能去除冗余的特性,更多地去除冗余特征达到更好的降维效果。采用ML-KNN分类算法进行实验。在多个数据集上测试表明,Mult-Relief F算法能提高分类效果,M-A算法能获得最小的特征子集。
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