【摘 要】
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为了探索多标签数据集中每个标签所具有的特定特征,针对标签特定特征进行有效的利用,提出基于聚类提升树的多标签学习方法(multi-label leaning based on boosting clustering trees,MLL-BCT).建立MLL-BCT整体框架,通过引入聚类特征树来挖掘数据样本之间的相关性,以树形结构保存数据的内在关联;通过引入随机子集训练每个标签的若干分类树来学习标签特定特征,增强特征对单个标签表达,提升分类性能.将所提出的方法在flag、emotions等11个数据集上与经典
【机 构】
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重庆邮电大学数据工程与可视计算重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61806033),重庆市自然科学基金资助面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0021)。
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为了探索多标签数据集中每个标签所具有的特定特征,针对标签特定特征进行有效的利用,提出基于聚类提升树的多标签学习方法(multi-label leaning based on boosting clustering trees,MLL-BCT).建立MLL-BCT整体框架,通过引入聚类特征树来挖掘数据样本之间的相关性,以树形结构保存数据的内在关联;通过引入随机子集训练每个标签的若干分类树来学习标签特定特征,增强特征对单个标签表达,提升分类性能.将所提出的方法在flag、emotions等11个数据集上与经典
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