由粗到细的分层特征选择

摘要

利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病诊断、图像标注等领域.然而,数据特征空间的高维性,使得分层分类学习面临着时间复杂度高和存储负担大等问题.另外,现有研究工作都假设训练集标记粒度是充分细化,与实际分层分类学习中划分细粒度标记代价高,类别标记间存在语义歧义性等矛盾.为解决上述问题,提出一种由粗到细的分层特征选择算法.该算法考虑类内一致性和兄弟节点间的差异性以选择有代表性特征,同时在特征选择的过程中实现预测训练样本未知的细粒度标记.在7个基准数据集上的实验结果表明,所提算法的分类性能优于一些先进的对比算法,且能处理标记粒度不够细化的情况.