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基于类别一致性的层次特征选择算法
文献摘要：
随着数据量的增加,分类问题的规模越来越大,导致层次分类产生特征空间高维性和类别空间不一致性问题.基于此,提出一种基于类别一致性的层次特征选择算法.首先,该算法使用递归正则化,为层次类别的每个内部类学习共同特征.其次,充分利用分层结构,将类别相似性约束在输出标签,分析类别间的输出一致性.最后,对样本特征进行稀疏性学习去除无关特征.该算法可以同时处理具有树结构和有向无环图结构的数据.实验结果表明,与5种层次特征选择算法相比,所提算法在线性支持向量机(LSVM)分类器上的评价指标中都取得较好的结果,有效提高分类性能,验证了算法的有效性.
文献关键词：
特征选择;层次分类;输出一致性;递归正则化
中图分类号：
作者姓名：
张智慧;林耀进;张小清;吕彦
作者机构：
闽南师范大学计算机学院,福建漳州363000;数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室,福建漳州363000
文献出处：
引用格式：
[1]张智慧;林耀进;张小清;吕彦-.基于类别一致性的层次特征选择算法)[J].闽南师范大学学报（自然科学版）,2022(04):41-49
A类：
递归正则化,类别相似性
B类：
层次特征,特征选择算法,数据量,分类问题,层次分类,产生特征,特征空间,高维性,不一致性,一致性问题,部类,共同特征,分层结构,输出一致性,样本特征,稀疏性,树结构,有向无环图,图结构,线性支持向量机,LSVM,分类器,分类性能
AB值：
0.381107
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