检索结果-南通市图书馆

山东大学学报（理学版） 2024年第3期59卷 61-70页

作者：史春雨毛煜刘浩阳林耀进闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000

提出了基于样本相关性的层次特征选择算法(hierarchical feature selection algorithm based on instance correlations,HFSIC)以进一步提高分层分类特征选择算法的性能。在使用稀疏正则项去除不相关特征之后,将层次结构中的父子关系与... 详细信息

提出了基于样本相关性的层次特征选择算法(hierarchical feature selection algorithm based on instance correlations,HFSIC)以进一步提高分层分类特征选择算法的性能。在使用稀疏正则项去除不相关特征之后,将层次结构中的父子关系与特征空间中样本之间的重构关系相结合,学习同一子树下各类别的样本相关性,利用递归正则优化输出特征权重矩阵。在衡量样本相关性时,将重构系数矩阵整合到训练模型中,同时利用l2,1范数去除不相关的和冗余的特征。使用加速近端梯度法解决所提模型的优化问题,并在多个评价指标下评估所提算法的优越性。实验结果表明,所提方法在5个数据集上的表现优于其他算法,验证了该算法的有效性。

关键词：特征选择层次结构样本相关性递归正则化

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择

引用

软件学报 2022年第7期33卷 2667-2682页

作者：林耀进白盛兴赵红李绍滋胡清华闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 厦门大学人工智能系福建厦门361005 天津大学智能与计算学部天津300072

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了... 详细信息

在大数据时代,数据的样本数量、特征维度和类别数量都在急剧增加,且样本类别间通常存在着层次结构.如何对层次结构数据进行特征选择具有重要意义.近年来,已有相关特征选择算法提出,然而现有算法未充分利用类别的层次结构信息,且忽略了不同类节点具有共有与固有属性的特点.据此,提出了基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择算法.该算法利用递归正则化对层次结构的每个内部节点选择对应的固有特征,并充分利用层次结构分析标签关联性,进而利用正则化惩罚项学习各子树的共有特征.该模型不仅能够处理树结构层次化数据,也能直接处理更为复杂常见的有向无环图结构的层次化数据.在6个树结构数据集和4个有向无环图结构数据集上的实验结果,验证了该算法的有效性.

关键词：特征选择分层分类共有特征固有特征递归正则化

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

由粗到细的分层特征选择

引用

电子学报 2022年第11期50卷 2778-2789页

作者：刘浩阳林耀进刘景华吴镒潾毛煜李绍滋闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室(闽南师范大学) 福建漳州363000 华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 厦门大学人工智能系福建厦门361005

利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域.然而,数据特征空间的高维性,使得分层分类学习面临着时间复杂度高和存储负担大等问题.另外,现有研究工作都假设训练集标记粒度是充分细化,与实际分层分... 详细信息

利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域.然而,数据特征空间的高维性,使得分层分类学习面临着时间复杂度高和存储负担大等问题.另外,现有研究工作都假设训练集标记粒度是充分细化,与实际分层分类学习中划分细粒度标记代价高,类别标记间存在语义歧义性等矛盾.为解决上述问题,提出一种由粗到细的分层特征选择算法.该算法考虑类内一致性和兄弟节点间的差异性以选择有代表性特征,同时在特征选择的过程中实现预测训练样本未知的细粒度标记.在7个基准数据集上的实验结果表明,所提算法的分类性能优于一些先进的对比算法,且能处理标记粒度不够细化的情况.

关键词：特征选择分层分类标记层次结构标记粒度递归正则化稀疏优化全局最优解

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于类别一致性的层次特征选择算法

引用

闽南师范大学学报（自然科学版） 2022年第4期35卷 41-49页

作者：张智慧林耀进张小清吕彦闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000

随着数据量的增加,分类问题的规模越来越大,导致层次分类产生特征空间高维性和类别空间不一致性问题.基于此,提出一种基于类别一致性的层次特征选择算法.首先,该算法使用递归正则化,为层次类别的每个内部类学习共同特征.其次,充分利用... 详细信息

随着数据量的增加,分类问题的规模越来越大,导致层次分类产生特征空间高维性和类别空间不一致性问题.基于此,提出一种基于类别一致性的层次特征选择算法.首先,该算法使用递归正则化,为层次类别的每个内部类学习共同特征.其次,充分利用分层结构,将类别相似性约束在输出标签,分析类别间的输出一致性.最后,对样本特征进行稀疏性学习去除无关特征.该算法可以同时处理具有树结构和有向无环图结构的数据.实验结果表明,与5种层次特征选择算法相比,所提算法在线性支持向量机(LSVM)分类器上的评价指标中都取得较好的结果,有效提高分类性能,验证了算法的有效性.

关键词：特征选择层次分类输出一致性递归正则化

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：