[发明专利]一种处理特征和标记同时缺失的多标记分类方法在审
| 申请号： | 202110734893.2 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113591920A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 郝秀雁;黄俊;秦锋;陈思宝 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/14;G06F17/16 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 243002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种处理特征和标记同时缺失的多标记分类方法，属于机器学习技术领域；本发明将缺失特征以及缺失标记恢复与分类融合在同一框架中，利用矩阵分解技术，同时对特征空间以及标记空间进行分解，在低维空间中构建分类器，降低了模型的复杂度；本发明的方法还考虑了尾标记破坏低秩特性的问题，对尾标记做稀疏处理。此外，还利用实例相似性以及标记相关性来提升模型性能。通过对特征以及标记共同缺失的处理，使其能够在恢复缺失值的同时进行分类任务，从而使得在数据缺失的情况下，能够提升多标记分类模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 处理 特征 标记 同时 缺失 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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