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题名基于局部标记信息的多标记学习算法
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作者
石杰
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机构
山东青年政治学院实验设备管理处
山东省高校信息安全与智能控制重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第10期132-136,共5页
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基金
山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2013FM010)
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文摘
一个样例的标记信息可能会对附近其他样例的学习提供有用信息,特别是在数据比较匮乏的情况下,利用已标记数据与未标记数据间的相关性,能够在一定程度上避免因数据不足所造成的误差。针对样例之间的相关性研究,提出基于局部标记信息的多标记学习算法,算法首先获取样例的局部标记信息,然后将样例的局部标记信息引入属性空间构造新的样例集合,并根据新的样例集合进行分类。实验结果表明,算法的分类性能得到较大提升,且优于其他常用多标记学习算法。
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关键词
多标记学习
样例相关性
聚类
K近邻
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Keywords
multi-label learning
instance correlation
cluster
kNN
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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