| 基于局部标记信息的多标记学习算法 |
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| 引用本文： | 石杰.基于局部标记信息的多标记学习算法[J].计算机工程与应用,2015(10). |
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| 作者姓名： | 石杰 |
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| 作者单位： | 山东青年政治学院 实验设备管理处，济南 250103; 山东省高校信息安全与智能控制重点实验室，济南 250103 |
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| 基金项目： | 山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2013FM010)。 |
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| 摘 要： | 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 |
Algorithm with local label information for multi-label learning |
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| SHI Jie.Algorithm with local label information for multi-label learning[J].Computer Engineering and Applications,2015(10). |
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| Authors: | SHI Jie |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-label learning instance correlation cluster kNN |
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