【摘 要】
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在多标签分类中,每个样本可能同时属于多个类标签,在商品推荐、生物功能预测和文档标注等多个方面有着广泛的应用.在数据爆炸的时代,数据规模通常是巨大的,即大量的样本示例、类标签和特征属性.高维特征空间和稀疏标签空间给多标签分类带来很大挑战,容易降低分类效率、破坏分类精度.为解决多标签数据的分类问题,本文基于特征和标签空间降维对其进行研究,主要工作如下:针对多标签分类中存在的特征高维和标签稀疏等问题,本
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在多标签分类中,每个样本可能同时属于多个类标签,在商品推荐、生物功能预测和文档标注等多个方面有着广泛的应用.在数据爆炸的时代,数据规模通常是巨大的,即大量的样本示例、类标签和特征属性.高维特征空间和稀疏标签空间给多标签分类带来很大挑战,容易降低分类效率、破坏分类精度.为解决多标签数据的分类问题,本文基于特征和标签空间降维对其进行研究,主要工作如下:针对多标签分类中存在的特征高维和标签稀疏等问题,本文提出一种基于特征和标签空间降维的多标签分类算法（FLE-MLC）,该算法侧重于编码标签空间.首先通过主成分分析最小化低维特征的相关性,实现特征空间降维去噪的目的.然后提出基于Hilbert-Schmidt独立性准则的标签编码方法,该方法可以同时最大化潜在标签空间的重构性和潜在标签与低维特征之间的依赖性,从而将标签空间编码为线性无关的低维标签.这种双空间降维过程既考虑了特征属性和类标签之间的依赖性,又有效避免了噪声信息的影响,保证了较少的维数包含大量的有效信息.最后在低维有效的空间上学习一组多标签分类模型.为了验证该模型的分类性能,本文将FLE-MLC算法与8个经典的分类算法在10个多标签数据集上进行实验,实验结果显示本文提出的算法优于其它算法.近年来,有相当研究表明特征降维对多标签分类的影响更大,所以第二种方法侧重于特征空间的降维,提出一种基于奇异值分解和流形正则化的多标签分类算法（SDMR）,该算法首先依据奇异值分解找到最优的奇异向量作为标签投影方向,进而将稀疏标签编码到低维有效的空间中.然后提出一种有监督特征降维方法,即基于流形正则化改进的主成分分析（PCAM）,该方法在特征降维中考虑标签信息,保证标签和特征的几何结构始终保持一致.最后将传统的多标签分类器应用在低维有效的空间上,进而提高多标签分类的性能.在多标签数据集上的一系列实验表明,该算法可以获得更好的分类精度.
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