基于多视角扰动的多标签信息处理方法

本发明涉及机器学习和数据挖掘技术领域，且公开了基于多视角扰动的多标签信息处理方法，包括以下步骤：步骤一、数据收集与预处理，步骤二、基于LIFT的标签特定特征生成，步骤三、多视角数据扰动与特征选择，步骤四、构建二分类学习器与投票集成。本发明中，针对不同类型数据选择合适距离度量确定样本相似性，为后续操作提供依据。通过计算近邻样本特征值标准差对样本扰动，以及依据特征相关性确定近邻并计算相关统计信息标准差来扰动特征，增加了数据和特征的多样性。使用ReliefF算法进行特征选择，依据特征与同类、异类样本差异评估重要性，设定阈值筛选特征，降低计算复杂度，保留关键特征，提高分类准确性与效率。