基于分类规则挖掘的数据多标记特征分层识别

摘要：

面对多标签的大数据集,传统的分类识别方法识别质量不高,现提出基于分类规则挖掘的数据多标记特征分层识别方法.利用改进后的LLE(局部线性嵌入)方法进行数据降维处理,搜索数据特征,并对数据多标记特征选择,构成特征子集,根据特征子集,利用分类规则挖掘方法构建一个分类识别模型,实现数据多标记特征分层识别.结果 表明,与传统方法相比,所研究方法识别下,汉明损失度最小,数据多标记特征分层识别准确度最大,说明上述方法的识别质量较高,达到了研究的预期目标,为数据利用和挖掘提供了参考和借鉴.

关键词：分类规则挖掘、多标签数据、数据降维处理、多标记特征选择、分层识别方法、免疫算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP184.66(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：310-314