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基于NMF算法的多标记学习

潘正高,田文泉,李闪闪

Journal of LanZhou University of Arts And Science (Natural Sciences Edition)（2021）

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Abstract
非负矩阵分解(NMF)算法通过矩阵分解操作,可以对高维空间的数据矩阵进行处理,以达到消除噪声、压缩数据的目的.为解决多标记学习框架下,由于数据规模较大带来的"维度灾难"问题,依靠N MF算法将高维的多标记数据矩阵进行特征降维,从而降低分类模型的时间消耗及算法复杂度,提升算法性能.
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