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基于自编码器及超图学习的多标签特征提取

更新时间:2020-01-07 17:55:44 大小:698K 上传用户:songhuahua查看TA发布的资源 标签:自编码器 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

在实际应用场景中越来越多的数据具有多标签的特性,且特征维度较高,包含大量冗余信息.为提高多标签数据挖掘的效率,多标签特征提取已经成为当前研究的热点.本文采用去噪自编码器获取多标签数据特征空间的鲁棒表达,在此基础上结合超图学习理论,融合多个标签对样本间几何关系的影响以提升特征提取的性能,构建多标签数据样本间几何关系所对应超图的Laplacian矩阵,并通过Laplacian矩阵的特征值分解得到低维投影空间.实验结果证明了本文所提出的算法在分类性能上是有效可行的.


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