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針對傳統的拉普拉斯評分特征選擇算法只適應單標記學習，無法直接應用于多標記學習的問題，提出一種應用于多標記任務的拉普拉斯評分特征選擇算法。首先，考慮樣本在整體標記空間中共同關聯和共同不關聯的相關性，重新構建樣本相似度矩陣;然后，將特征之間的相關性及冗余性判定引入拉普拉斯評分算法中，采用前向貪心搜索策略依次評價候選特征與已選特征的聯合作用能力，用于評價特征的重要性;最后，在5個不同評價指標和6個多標記數據集_上實驗。實驗結果表明：相比基于最大依賴的多標記維數約簡方法（ MDDM）、基于貝葉斯分類器的多標記特征選擇算法（MLNB）及基于多元互信息的多標記分類特征選擇算法（PMU），所提算法不僅分類性能最優，且存在顯著性優異達65%。
多標記學習是目前機器學習、模式識別和數據挖掘等領域的研究熱點之一。多標記學習中每個樣本不僅由一 ~組特征向量描述，還可能同時有多個語義，將多個語義設計成多個標記。例如：在圖像標注“中， - 幅圖同時具有“沙漠”“藍天”“風景”等幾個語義信息;在文本分類學習131中， -篇文檔具有“上海世博會”“經濟”和“志愿者”等幾個主題;在音樂樂曲中，一首樂曲可能同時具有“放松”“幸福”“安靜”和“難過”等幾個情感語義。多標記學習中多個語義標記并不互斥，因此有別于單標記學習中的多個類別。多標記學習不僅需要了解利用多個標記之間的信息，同時仍然需要解決冗余特征、維數災難等問題。
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