基于特征选择的标签分布学习模型生成方法及装置

本申请涉及一种基于特征选择的标签分布学习模型生成方法及装置。该方法包括：将数据样本集划分为训练集和测试集，所述数据样本集中包含K个特征和T个标签；初始化已选特征集合为空、候选特征集合为数据样本中的K个特征；通过高斯核函数生成所述训练集中数据样本之间的模糊等价关系；基于所述模糊等价关系，利用模糊权重冗余的标签分布特征选择方法由候选特征集合中确定目标特征，并将目标特征加入已选特征集合；重复由候选特征集合中确定目标特征，并将目标特征加入已选特征集合，直至所述已选特征集合中的特征数满足阈值为止；通过所述已选特征集合对机器学习模型进行训练以生成标签分布学习模型。本申请能够显著提升标签分布学习器的性能。