不平衡标记差异性多标记特征选择算法 - 王一宾; 吴陈; 程玉胜; 江健生 (深圳大学学报（理工版）, 2020)
TP311%TP181; 针对现有的特征选择算法大多未考虑不同标记对样本的描述程度可能存在差异的问题,提出一种不平衡标记差异性多标记特征选择算法(multi-label feature selection algorithm with imbalance label otherness,MSIO),将不同标记下正负标记的频率分布作为该标记的权值加入到特征选择的过程中,并修正传统的信息熵计算方法,从而得到一组更高效的特征序列.以多标记k近邻(multi-label k-nearest neighbor,ML-kNN)为基础分类器,在Mulan数据库的11个多标记基准数据集上,对基于最大相关性的多标记维数约简(multi-label dimensionality reduction via dependence maximization,MDDM)算法、基于多变量互信息的多标记特征选择算法PMU(pairwise multivariate mutual information)、多标记朴素贝叶斯分类的特征选择(feature selection for multi-label naive Bayes classification,MLNB)算法、基于标记相关性的多标记特征选择(multi-label feature selection with label correlation,MUCO)算法和MSIO算法进行评价,实验结果和统计假设检验说明,MSIO算法稳定性佳且分类精度高,具有一定的有效性和优越性.