【摘 要】
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多标记学习降维方法在实际应用问题中用以处理特征,标记或二者维度较高的数据集,已成为研究热点;针对目前多标记学习降维方法数量众多,种类繁杂而导致缺乏科学分类的问题,从
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目资助(KJ2017A063).
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多标记学习降维方法在实际应用问题中用以处理特征,标记或二者维度较高的数据集,已成为研究热点;针对目前多标记学习降维方法数量众多,种类繁杂而导致缺乏科学分类的问题,从多标记数据降维空间选择的角度,提出将多标记学习降维方法按照特征空间降维,标记空间降维和二者均降维的形式归纳为三类,其中特征空间降维又分为特征降维和特征选择两类问题,分别从独立于和依赖于彼此空间的角度对已有的40余篇文献中的典型多标记学习降维算法的研究现状进行了综述;最后,总结了多标记学习降维方法的研究现状和启示,并提出了未来进一步的研究方向。
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