基于kNN的多标签分类预处理方法
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第一作者：徐晓丹
发表时间：2015-01-01
发表刊物：计算机科学
所属单位：数理与信息工程学院
文献类型：期刊
期号：第5期
页面范围：106-108，131
ISSN号：1002-137X
关键字：多标签；分类；正态分布；预处理；kNN
摘要：多标签学习已成为当前机器学习的研究热点。为了提高分类性能,对训练集中的噪声数据进行预处理,提出一种基于k近邻(kNN)的多标签分类去噪方法:对现有的多标签数据集进行分析后获得近似正态分布的特征,通过将噪声标记改为其k近邻标记的方法,滤去部分噪声信息,从而得到相对高质量的数据集。在MULAN平台上使用多个数据集对6种多标签分类算法进行了噪声去除前后的对比测试,实验结果表明,多标签的预处理方法有效提高了分类器的性能。此方法对于分布特征明显的数据集具有较好的适用性。
是否译文：否