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时间:2019-03-17
《基于k近邻多标签学习的数据降维算法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
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5、ulti-labelLearningCandidate:EnyingWeiSupervisor:Prof.WilliamZhuAcademicDegreeAppliedfor:ComputersApplicationTechnologySpecialty:MasterofEngineeringUniversity:MinnanNormalUniversityDateofOralExamination:June,2016闽南师范大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加yji标注引用的
6、内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的硏究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:袭起見日期:年^月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权闽南师范大学可^:1<将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□,年解密后
7、适用本授权书。^2、不保密>/£""(请在上相应方框内打V)參豪心^作者签名:日期:年月日导师签名:齡日期年A月/口日/户摘要摘要随着“互联网+”发展,与人们生活息息相关的多标签数据将会大量产生。由于多标签学习过程中需要考虑属性特征与多个标签、标签之间的相关性,从而使得多标签学习在分类和降维方面比单标签学习更为复杂、更具挑战性。自上世纪九十年代末多标签学习的概念提出以来,吸引了众多专家学者的关注。多标签学习的研究成果如雨后春笋,主要集中在分类和降维两个研究方向。数据降维是机器学习中的重要步骤,是提高数据分类性能的重要手段。本文提出了P
8、CAI和M
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