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多標記數據特征提取方法的輸出核函數構造方法

大小:0.97 MB 人氣: 2018-01-07 需要積分:1

  針對多標記數據特征提取方法中輸出核函數沒有準確刻畫標記間的相關性的問題,在充分度量標記間相關性的基礎上,提出了兩種新的輸出核函數構造方法。第一種方法首先將多標記數據轉化為單標記數據,并使用標記集合來刻畫標記間的相關性;然后從損失函數的角度出發定義新的輸出核函數。第二種方法是利用互信息來度量標記間的兩兩相關性,在此基礎上進一步構造新的輸出核函數。3個多標記數據集上2種分類器的實驗結果表明,與原有核函數對應的多標記特征提取方法相比,基于損失函數的輸出核函數對應的特征提取方法性能最好,5個評價指標的性能平均提高了10%左右,尤其在Yeast數據集上,Coverage指標下降幅度達到了30%左右;基于互信息的輸出核函數次之,性能平均提高了5%左右。實驗結果表明,基于新的輸出核函數的特征提取方法能夠更加有效地提取特征,并進一步簡化分類器的學習過程,提高分類器的泛化性能。

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