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第一作者 ： 金永贤

发表时间 ： 2016-01-01

发表刊物 ： 浙江师范大学学报(自然科学版)

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

卷号 ： 第39卷

期号 ： 第4期

页面范围 ： 386-391

ISSN ： 1001-5051

关键字 ： 多标签分类；RAKEL；标签空间；随机；不频繁的映射

摘要 ： RAKEL(random k-labelsets)算法是一种集成技术,能有效解决多标签分类问题.它将原始标签集随机选用一小部分标签子集构成的数据集来训练每个分类器,但由于RAKEL算法构造标签空间的随机性,并未充分考察到样本多个标签之间的相关性,从而造成分类精度不高,泛化性能受到一定影响.为此,提出了改进的LC-RAKEL算法.首先,通过标签聚类将原始标签集划分成标签簇,再从每个标签簇中各选择一个标签构成标签集,以此发现标签空间中重要且不频繁的映射关系;然后,利用出现次数较少的标签集合组成新的训练数据,训

是否译文 ： 否