包含标签信息的最小二乘多标签特征选择算法

作者：陈红; 马盈仓^*; 杨小飞; 续秋霞

来源：南京理工大学学报, 2019, 43(04): 423-431.

DOI：10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.04.007

• 最小二乘
• 稀疏正则化
• 多标签
• 特征选择

为了更好地体现标签信息的重要性,基于传统的最小二乘回归模型,构造了一种包含标签信息的最小二乘回归模型,用于解决多标签特征选择问题。首先给标签逐一增加一个松弛变量ω,使得不同类别的回归目标沿相反方向移动,从而扩大类别之间的距离。然后结合?2,1范数,提出了一种包含标签信息的最小二乘多标签特征选择(Least squares multi-label feature selection with label information,LSMFSLI)模型及算法,证明了该算法的收敛性,并通过实验证明了算法的高效性。

• 单位
  西安工程大学