基于NMF算法的多标记学习

作者：李闪闪; 田文泉; 潘正高

来源：兰州文理学院学报(自然科学版), 2021, 35(05): 78-82.

DOI：10.13804/j.cnki.2095-6991.2021.05.015

• 非负矩阵分解
• 多标记学习
• 维度约简
• 分类性能

非负矩阵分解(NMF)算法通过矩阵分解操作,可以对高维空间的数据矩阵进行处理,以达到消除噪声、压缩数据的目的.为解决多标记学习框架下,由于数据规模较大带来的"维度灾难"问题,依靠NMF算法将高维的多标记数据矩阵进行特征降维,从而降低分类模型的时间消耗及算法复杂度,提升算法性能.

• 单位
  宿州学院