一种多标记数据的过滤式特征选择框架

摘要：

提出一种过滤式的多标记数据特征选择框架，并在卡方检验基础上进行实现和实验研究。该框架计算每个特征在各个类标上的卡方检验，然后通过得分的统计值计算出每个特征的最终排序情况，选取了最大、平均、最小3种统计值分别进行了实验比较。在5个评价指标4、个常用的多标记数据集和3个学习器上的对比实验表明，3种得分统计方式各有优劣，但都能提高多标记学习的效果。

关键词：特征选择、多标记、过滤式、卡方检验

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61273305．

在线出版日期：2014-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：292-297