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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的分類問題中,一個(gè)實(shí)例只和一個(gè)類標(biāo)號(hào)相關(guān)聯(lián),但是多類標(biāo)號(hào)分類問題中,一個(gè)實(shí)例可以和多個(gè)類標(biāo)號(hào)相關(guān)聯(lián),所以,與單類標(biāo)號(hào)分類問題的任務(wù)不同,多類標(biāo)號(hào)分類的任務(wù)是為一個(gè)新實(shí)例預(yù)測(cè)一個(gè)合適的類標(biāo)號(hào)集合。目前,如何充分利用類標(biāo)號(hào)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系是多類標(biāo)號(hào)分類問題成功的關(guān)鍵,但是,已有的多類標(biāo)號(hào)分類方法往往認(rèn)為類標(biāo)號(hào)之間是相互獨(dú)立的,忽略了類標(biāo)號(hào)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(hào)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(hào)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,MCER算法有兩個(gè)關(guān)鍵步驟:(1)在原類標(biāo)號(hào)集合中加入一個(gè)虛擬類標(biāo)號(hào),然后為每一對(duì)的類標(biāo)號(hào)學(xué)習(xí)一個(gè)分類器。虛擬類標(biāo)號(hào)主要用于預(yù)測(cè)過程中。(2)在為一對(duì)類標(biāo)號(hào)學(xué)習(xí)分類器時(shí),MCER算法以互信息為標(biāo)準(zhǔn)選擇與待學(xué)習(xí)類標(biāo)號(hào)對(duì)關(guān)聯(lián)
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