【摘 要】
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提出一种基于标签正负相关性的多标签类属特征学习方法(multi-label learning with label-specific features based on positive and negative label correlation,LIFTPNL)。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671283),上海市自然科学基金项目(16ZR1411100)。
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提出一种基于标签正负相关性的多标签类属特征学习方法(multi-label learning with label-specific features based on positive and negative label correlation,LIFTPNL)。基于k近邻的思想构建全局和局部的标签信息矩阵,根据此矩阵计算成对标签的正负相关性;对每个类别标签,基于属于相同和不同类簇的样本构建连接矩阵,联合该标签正负相关性计算样本相似度;采用谱聚类方法获得聚类中心,将原有特征转换成类属特征;通过二分类器
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