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公开(公告)号：CN113486945A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110748593.X
申请日：2021-07-02
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入和特征降维的多标记学习方法，属于机器学习技术领域；本发明将特征空间降维及嵌入标记相关性实现的多标记分类融合在一框架中，利用映射矩阵，将多标记数据从原始特征空间投影到低维特征空间，同时嵌入标记相关性矩阵，使分解成模型系数矩阵。通过映射矩阵，降低计算的复杂度，提高分类的效率。基于标记相关性矩阵分解，使模型系数矩阵中任意两列保持相关性矩阵的相关结构。最终通过特征空间降维和标记相关性提高分类性能，更好的进行多标记学习任务。
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