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文檔簡(jiǎn)介
1、分類是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一個(gè)熱門研究分支,它主要是利用樣本數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建一個(gè)分類模型,并使用該分類模型對(duì)未知樣本實(shí)例進(jìn)行類別信息的預(yù)測(cè)。在傳統(tǒng)的單標(biāo)簽分類中,一個(gè)樣本實(shí)例僅隸屬于一個(gè)類別。然而,真實(shí)世界中卻存在大量的多義性實(shí)例,即一個(gè)樣本實(shí)例可能同時(shí)隸屬于不同的類別,相應(yīng)的分類問(wèn)題被稱作為多標(biāo)簽分類問(wèn)題。最初,多標(biāo)簽學(xué)習(xí)起源于分檔歸類中遇到的多義性問(wèn)題。經(jīng)過(guò)數(shù)十年來(lái)的發(fā)展,多標(biāo)簽學(xué)習(xí)技術(shù)已在醫(yī)療診斷、生物遺傳學(xué)、推薦系統(tǒng)、信息檢索、圖像視頻
2、等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
隨著多標(biāo)簽學(xué)習(xí)熱度的持續(xù)上升,解決多標(biāo)簽分類問(wèn)題的算法層出不窮,很多算法(如BR、CC、MBR)在設(shè)計(jì)過(guò)程往往存在忽略標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)性、隨機(jī)選擇標(biāo)簽序列、冗余交互標(biāo)簽信息及交互過(guò)程中信息缺失等因素而導(dǎo)致算法的分類精度降低的問(wèn)題,特別在將多標(biāo)簽分類轉(zhuǎn)化為一個(gè)或者多個(gè)二元分類來(lái)解決分類問(wèn)題上最為顯著。針對(duì)上述存在的諸多問(wèn)題,本文首先提出了基于雙層結(jié)構(gòu)的鏈?zhǔn)蕉鄻?biāo)簽分類(DLMC)算法,該算法構(gòu)建了一個(gè)雙層結(jié)構(gòu)的
3、分類模型,旨在通過(guò)層間交互和層內(nèi)交互來(lái)實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)性。第一層采用典型的二元關(guān)聯(lián)分類模型實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)例的第一次分類,并與第二層進(jìn)行標(biāo)簽信息的交互;第二層構(gòu)建帶有更新過(guò)程的鏈?zhǔn)椒诸惸P?,用鏈?lái)傳遞和更新標(biāo)簽信息,實(shí)現(xiàn)分類信息的二次交互。其次,提出構(gòu)建具有最大權(quán)重的標(biāo)簽生成樹(MWTOS)算法,尋求標(biāo)簽優(yōu)序,以解決鏈?zhǔn)椒诸惸P鸵螂S機(jī)選擇類標(biāo)號(hào)序列對(duì)二值分類器進(jìn)行訓(xùn)練而導(dǎo)致分類精度降低的問(wèn)題。然后,提出基于雙層結(jié)構(gòu)的多標(biāo)簽優(yōu)序選擇分類(DLMO
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