《表2 G与收缩率实验表：样本稀疏表达的标记分布学习算法》

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《样本稀疏表达的标记分布学习算法》

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在每个数据集上，使用留出法进行实验，将数据集随机划分为10份，每次留出2份作为测试集，其他作为训练集。每个算法在不同数据集上将进行10次实验，将其在每个数据集上指标的平均值及标准差记录下来，进行对比。使用“平均值±标准差（排名）”格式进行结果展示，其中排名是该算法与其他算法在同一数据集上效果的排序，1表示效果最好。平均排名表示该算法在10个数据集上排名结果的平均值，保留两位小数。实验结果如表2～6所示，表中加粗数据为最优值。由于篇幅限制，仅展示部分实验结果，完整结果可扫描本文首页OSID码查看。