關鍵詞：多標記學習 變精度鄰域粗糙集 特征選擇 集成 

摘要：多標記學習是目前機器學習中的熱點研究問題。本文基于變精度鄰域粗糙集探究多標記學習中的特征選擇方法,并對所得到的多標記子空間進行了詳細的分析。首先提出了基于多標記學習的變精度鄰域粗糙集模型,進而給出了一種多標記學習中的特征選擇方法。在此基礎上,基于不同的精度和鄰域能夠得到不同的特征選擇結果,即不同的特征子空間。該文詳細分析了精度和鄰域對特征子空間的影響,并將所得到的特征子空間進行集成,詳細分析了相應的集成效果。

南京理工大學學報雜志要求:

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