10.16055/j.issn.1672-058X.2020.0005.004
多标记数据的特征及标记降维方法综述
多标记学习降维方法在实际应用问题中用以处理特征,标记或二者维度较高的数据集,已成为研究热点;针对目前多标记学习降维方法数量众多,种类繁杂而导致缺乏科学分类的问题,从多标记数据降维空间选择的角度,提出将多标记学习降维方法按照特征空间降维,标记空间降维和二者均降维的形式归纳为三类,其中特征空间降维又分为特征降维和特征选择两类问题,分别从独立于和依赖于彼此空间的角度对已有的40余篇文献中的典型多标记学习降维算法的研究现状进行了综述;最后,总结了多标记学习降维方法的研究现状和启示,并提出了未来进一步的研究方向.
多标记学习、特征、标记、降维
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TP181(自动化基础理论)
安徽省高校自然科学研究重点项目资助KJ2017A063
2020-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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