基于相关熵和流形学习的多标签特征选择算法

陈红(),杨小飞*(),万青,马盈仓

西安工程大学理学院, 陕西 西安 710048

收稿日期:2018-07-03出版日期:2018-12-20发布日期:2018-12-26
通讯作者:杨小飞E-mail:13572959949@163.com;yangxiaofei2002@163.com
作者简介:陈红(1992—)，女，河北衡水人，硕士研究生，主要研究方向为机器学习与多标签学习.E-mail:13572959949@163.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(11501435);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2016073);陕西省教育厅科研计划项目(18JK0360)

Multi-label feature selection algorithm based on correntropy andmanifold learning

Hong CHEN(),Xiaofei YANG*(),Qing WAN,Yingcang MA

School of Science, Xi′an Polytechnic University, Xi′an 710048, Shaanxi, China

Received:2018-07-03Online:2018-12-20Published:2018-12-26
Contact:Xiaofei YANG E-mail:13572959949@163.com;yangxiaofei2002@163.com

Supported by:国家自然科学基金资助项目(11501435);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2016073);陕西省教育厅科研计划项目(18JK0360)

摘要/Abstract

摘要： 从相关熵的角度出发,提出一种基于相关熵和特征流形学习的稀疏正则化方法,用于解决多标签特征选择问题。在相关熵定义的基础上给出多标签特征选择的回归模型;结合?_{2, 1}范数的性质和特征流形学习的定义建立基于相关熵和特征流形学习的稀疏正则化多标签特征选择模型及算法;证明该算法的收敛性并且通过试验验证所给算法的有效性。


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