[发明专利]特征信息存在噪声的偏多标记学习方法

摘要

本发明提供了一种特征信息存在噪声的偏多标记学习方法。该方法包括：构建包含噪声的观测的特征信息矩阵，构建标签置信度矩阵；利用低秩稀疏表示模型将特征信息矩阵分解为稀疏噪声矩阵和正确的特征信息矩阵，利用稀疏噪声矩阵、正确的特征信息矩阵和观测的特征信息矩阵构建多标记预测模型；利用标签置信度矩阵对多标记预测模型进行优化，得到构建嵌入了特征信息和标签置信度的混合模型，对混合模型进行训练得到偏多标签学习模型；利用偏多标签学习模型对未见示例预测出未见示例对应的标签。本发明的方法利用低秩和稀疏分解模型准确地恢复正确的特征信息，有效地减少噪声特征信息的影响；将样本相似性和标签置信度结合，进一步提升标签置信度的准确性。