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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的分類問題中,一個實例只和一個類標(biāo)號相關(guān)聯(lián),但是多類標(biāo)號分類問題中,一個實例可以和多個類標(biāo)號相關(guān)聯(lián),所以,與單類標(biāo)號分類問題的任務(wù)不同,多類標(biāo)號分類的任務(wù)是為一個新實例預(yù)測一個合適的類標(biāo)號集合。目前,如何充分利用類標(biāo)號之間關(guān)聯(lián)關(guān)系是多類標(biāo)號分類問題成功的關(guān)鍵,但是,已有的多類標(biāo)號分類方法往往認(rèn)為類標(biāo)號之間是相互獨立的,忽略了類標(biāo)號之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,失去了大量的可利用信息,嚴(yán)重影響了分類器的性能。
為了解決上面提到的問題,
2、本文提出了一種新的多類標(biāo)號分類方法(multi-label classification by exploiting relationship of labels,簡稱MCER)。該算法有效的利用了類標(biāo)號之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,MCER算法有兩個關(guān)鍵步驟:(1)在原類標(biāo)號集合中加入一個虛擬類標(biāo)號,然后為每一對的類標(biāo)號學(xué)習(xí)一個分類器。虛擬類標(biāo)號主要用于預(yù)測過程中。(2)在為一對類標(biāo)號學(xué)習(xí)分類器時,MCER算法以互信息為標(biāo)準(zhǔn)選擇與待學(xué)習(xí)類標(biāo)號對關(guān)聯(lián)
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