一种多标记数据的过滤式特征选择框架 (2014年)

提出一种过滤式的多标记数据特征选择框架,并在卡方检验基础上进行实现和实验研究。该框架计算每个特征在各个类标上的卡方检验,然后通过得分的统计值计算出每个特征的最终排序情况,选取了最大、平均、最小3种统计值分别进行了实验比较。在5个评价指标、4个常用的多标记数据集和3个学习器上的对比实验表明,3种得分统计方式各有优劣,但都能提高多标记学习的效果。