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摘要
在机器学习中，特征选择是降低高维问题复杂性的有效方式之一。大多数特征选择算法是通过设计重要特征度量方法来提出备选特征序列，再根据序列选择特征子集。在此基础上，产生了划分特征子集作为独立空间学习的特征选择方法。然而，现有的空间划分机制多是人为切割原始特征空间得到的，鲜有人考虑因度量结果差异性导致的特征层次化现象，并以此划分空间。基于此，本文利用模糊互信息和有向无环图设计了一个分层模型，并提出了基于信息适应性分层粒化的多标签特征选择算法。同时，将获取的特征子集在标准多标签数据集上与多个先进算法进行对比实验，结果证明了本文算法的有效性。
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