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一种获取标签相关信息的多标签分类方法  
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【英文篇名】 Novel multi-label classification method by acquiring label relevant information
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【作者】 郑伦川; 邓亚平;
【英文作者】 ZHENG Lunchuan; DENG Yaping; College of Information Engineering; Chongqing Creation Vocational College; College of Computer Science and Technology; Chongqing University of Posts and Telecommunications;
【作者单位】 重庆科创职业学院信息工程学院; 重庆邮电大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 14期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 多标签分类; 标签关联信息; 概率模型; 交替最大化算法;
【英文关键词】 multi-label classification; label relevant information; probabilistic model; alternative maximization algorithm;
【摘要】 多标签分类已在很多领域得到了实际的应用。针对多标签分类中存在标签相关性问题,提出一种获取标签相关信息的多标签分类新方法,记为LRI_MLC。该方法主要是通过引入一个概率模型来实现,即对建立的最优化子问题采用交替最大化法进行求解,并给出了求解推到过程,自动地获得标签的相关信息,以达到较好的多标签分类效果。在四个多标签数据集上的实验结果表明,提出的方法得到了较好的分类预测评价值以及其他几种衡量指标值,优于现有经典的多标签分类方法。
【英文摘要】 Multi-label classification methods have been applied in many real-world fields. To the problem of label-relevance in multi-label classification, this paper proposes a novel multi-label classification method by automatically acquiring label relevant information. The method introduces a probabilistic model to solve the established optimization sub-problem by using alternative maximization algorithm. It also gives the inference. This model can acquire label relevant information,and it can achieve better multi-...
【基金】 国家自然科学基金(No.61275473); 重庆市教委2014年重点项目(No.142082)
【更新日期】 2016-08-02
【分类号】 TP181
【正文快照】 1引言在标签数据分类的实际问题中,一个样点往往存在多个分类的描述。因此,多标签分类广泛存在于文本分类、图像标注以及基因方程的分析等实际问题中。为实现多标签分类的机器学习,各国学者从不同角度对标签分类问题的学习算法进行研究。多标签分类学习算法的一类主要方法是标?

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