| 基于特征选择和标签相关性的多标签分类算法 |
| |
| 引用本文： | 蔡剑,牟甲鹏,余孟池,徐建.基于特征选择和标签相关性的多标签分类算法[J].计算机与数字工程,2021,49(10):1967-1972,1997. |
| |
| 作者姓名： | 蔡剑 牟甲鹏 余孟池 徐建 |
| |
| 作者单位： | 南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094 |
| |
| 摘 要： | 多标签分类在现实世界中有着广泛的应用,是当今机器学习领域的热点问题之一.多标签分类的代表性算法BR(Binary Relevance)虽有较多的改进工作,但大都仅针对标签相关性或特征选择中某一个方面进行改进,因此现有改进算法的性能仍存在提升空间.针对上述现状,论文提出一种基于特征选择和标签相关性的多标签分类算法,该算法先使用信息增益为每个标签选择与其相关的特征属性,而后采用新的控制结构的方式考虑标签相关性,最后使用新的特征集合为每个标签训练二分类器.在6个基准数据集上的实验结果表明,该算法在5种不同评价指标下的表现优于其它典型的BR改进算法.
|
| 关 键 词： | 分类 多标签学习 特征选择 标签相关性 |
Multi-Label Classification Algorithm Based on Feature Selection and Label-correlation |
| |
| CAI Jian,MU Jiapeng,YU Mengchi,XU Jian.Multi-Label Classification Algorithm Based on Feature Selection and Label-correlation[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(10):1967-1972,1997. |
| |
| Authors: | CAI Jian MU Jiapeng YU Mengchi XU Jian |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
