| 基于聚类的多标记选择性集成 |
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| 作者姓名： | 张佳欢 李磊军 李美争 米据生 解滨 |
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| 作者单位： | 河北师范大学计算机与网络空间安全学院,石家庄,050024;河北师范大学数学科学学院,石家庄,050024;河北师范大学数学博士后科研流动站,石家庄,050024;河北师范大学数学科学学院,石家庄,050024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61502144, 62076088, 61672206)资助项目;河北省自然科学基金(F2018205196, F2019205295)资助项目;河北省高等学校自然科学基金(BJ2019014)资助项目;河北省博士后择优资助科研基金(B2016003013)资助项目;河北省三三三人才工程培养经费(A2017002112)资助项目。 |
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| 摘 要： | 多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题.本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成,提出了两种具体的多标记选择性集成算法:基于最小距离的簇中心选择算法(Minimum distance based cluster center selection,MDCCS)和基于K?means的簇中心选择算法(K?m...
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| 关 键 词： | 选择性集成 多标记学习 聚类 机器学习 |
| 收稿时间： | 2020-06-06 |
| 修稿时间： | 2020-07-11 |
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