摘要
随着数据采集技术的进步和互联网的普及，多标签数据在各个领域得到越来越广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学等。
这类数据通常具有高维度、高冗余的特点，对传统机器学习算法提出了挑战。
特征选择和降维是解决这一问题的两种有效手段，能够提取关键信息，降低数据维度，提高算法效率。
本文回顾了多标签特征选择和降维方法的研究现状，阐述了不同方法的优缺点，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：多标签学习；特征选择；降维；机器学习；数据挖掘
#1.1多标签学习多标签学习(Multi-labelLearning,MLL)[2]是一种监督学习范式，与传统的单标签学习不同，每个样本可以同时属于多个类别标签。
例如，一篇新闻文章可以同时属于“体育”和“娱乐”两个类别。
#1.2特征选择特征选择[3]是指从原始特征集合中选择最具代表性和判别性的特征子集，以提高模型的泛化能力和效率。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。
#1.3降维降维[4]是指将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的重要结构信息。
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