基于模糊不一致对的多标记属性约简

作     者：高琪 李德玉 王素格 GAO Qi;LI Deyu;WANG Suge

作者机构：山西大学计算机科学与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2020年第15卷第2期

页      面：374-385页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61672331,61573231,61432011,61802237) 山西省重点研发计划项目(201803D421024,201903D421041) 山西省高等学校优秀成果培育项目(2019SK036) 山西省高等学校青年科研人员培育计划 

主　　题：多标记数据 属性约简 模糊不一致对 标记权重 KL散度 标记关系 模糊粗糙集 区分矩阵 

摘      要：在实际生活当中,存在着大量的高维多标记数据,为解决维度灾难问题,通常需要约简属性集。针对目前的多标记属性约简算法未考虑标记关系问题,本文提出了一种融合标记关系的模糊不一致对多标记属性约简算法。利用相对熵(KL散度)度量标记之间的关系,定义标记权重,结合标记权重,定义模糊不一致对,考虑到属性对于模糊不一致对的区分性,定义属性重要性并进行属性约简。在8个数据集上的对比实验表明,所提基于模糊不一致对的多标记属性约简算法优于当前的多标记属性约简算法。