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文档摘要

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基于标签视角的多标签特征选择方法研究

一、引言

随着大数据时代的到来，多标签学习（Multi-labelLearning）已成为机器学习领域的研究热点。在多标签学习中，一个样本可以被赋予多个标签，这更符合现实世界的复杂性。然而，在处理多标签数据时，由于数据的高维性和复杂性，特征选择变得尤为重要。本文旨在研究基于标签视角的多标签特征选择方法，以提高多标签学习的效率和准确性。

二、多标签特征选择的重要性

在多标签学习任务中，特征选择是提高模型性能的关键步骤。通过选择与多个标签相关的特征，可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。此外，特征选择还可以降低计算成本，提高模型的训练速度。因此，研究多标