基于雙標(biāo)簽支持向量機的快速多標(biāo)簽分類算法.pdf

1、分類問題是指通過對已知類別的樣本集的學(xué)習(xí),來預(yù)測未知類別樣本的問題。對于分類問題而言,根據(jù)樣本集合所擁有的標(biāo)簽數(shù),可分為兩類問題和多類問題;而按樣本所擁有的標(biāo)簽數(shù),可分為單標(biāo)簽分類問題和多標(biāo)簽分類問題。這里所說的多標(biāo)簽分類問題,是指一個樣本可以同時擁有多個標(biāo)簽或者一個樣本同時屬于多個類別。在實際生活中,多標(biāo)簽問題越來越多的得到人們的廣泛關(guān)注和認(rèn)可,例如,蛋白質(zhì)分類、文本分類和景觀分類等。目前,廣泛使用的處理多標(biāo)簽問題的方法有基于數(shù)據(jù)分解

2、的方法和基于單個優(yōu)化問題的方法。
　　 對于多標(biāo)簽分類問題,采用“一對一”的分解策略與支持向量機相結(jié)合的算法已經(jīng)逐漸成為一種行之有效的處理方法。但如何提高算法的訓(xùn)練和測試的效率卻仍然是一個富有挑戰(zhàn)性的課題。為了提高多標(biāo)簽分類算法的效率,本文推廣經(jīng)典兩類支持向量機提出了一種兩類雙標(biāo)簽支持向量機。在算法中,將同時擁有正類標(biāo)簽和負(fù)類標(biāo)簽的樣本看作為雙標(biāo)簽樣本,將雙標(biāo)簽樣本置于正類樣本和負(fù)類樣本的中間區(qū)域。我們采用投票策略集成子分類器設(shè)

3、計出快速多標(biāo)簽分類算法。本文中基于雙標(biāo)簽支持向量機的快速多標(biāo)簽分類算法通過用著名的SVMlight算法來實現(xiàn)。
　　 在算法的實驗部分,本文歸納了一些常用的多標(biāo)簽分類算法的評價準(zhǔn)則,并在四個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集酵母數(shù)據(jù)集、景觀數(shù)據(jù)集、情感數(shù)據(jù)集和基因數(shù)據(jù)集上來進行實驗,并通過與現(xiàn)存的一些多標(biāo)簽分類算法在分類性能上的比較得出,沒有一個多標(biāo)簽分類算法在所有的評價準(zhǔn)則上均保持最優(yōu),而我們的算法無論是在哪個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上,總體上均居于前列,這說明我