计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
9期
2606-2609
,共4页
多标记学习%标记相关性%分类器链%K-近邻
多標記學習%標記相關性%分類器鏈%K-近鄰
다표기학습%표기상관성%분류기련%K-근린
multi-label learning%label correlation%classifier chains%K-NN
标记间的相关性在分类问题中具有重要作用,目前有研究将标记相关性引入多标记学习,通过分类器链的形式将标记结果引入属性空间,为学习其他标记提供有用信息.分类器链中标记的预测顺序具有随机性,分类结果存在着很大的不确定性与不稳定性,且容易造成错误信息的传播.为此充分考虑标记的局部分布特性,提出了一种局部顺序分类器链算法,解决分类器链中分类器顺序问题.实验表明,该算法性能优于其他常用多标记学习算法.
標記間的相關性在分類問題中具有重要作用,目前有研究將標記相關性引入多標記學習,通過分類器鏈的形式將標記結果引入屬性空間,為學習其他標記提供有用信息.分類器鏈中標記的預測順序具有隨機性,分類結果存在著很大的不確定性與不穩定性,且容易造成錯誤信息的傳播.為此充分攷慮標記的跼部分佈特性,提齣瞭一種跼部順序分類器鏈算法,解決分類器鏈中分類器順序問題.實驗錶明,該算法性能優于其他常用多標記學習算法.
표기간적상관성재분류문제중구유중요작용,목전유연구장표기상관성인입다표기학습,통과분류기련적형식장표기결과인입속성공간,위학습기타표기제공유용신식.분류기련중표기적예측순서구유수궤성,분류결과존재착흔대적불학정성여불은정성,차용역조성착오신식적전파.위차충분고필표기적국부분포특성,제출료일충국부순서분류기련산법,해결분류기련중분류기순서문제.실험표명,해산법성능우우기타상용다표기학습산법.
