【摘 要】
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针对多示例多标记学习算法MIMLSVM只从也层面构造聚类，而忽略了包内示例分布对分类造成影响这一不足，提出一种基于概念权重向量的MIMLSVM改进算法---I-MIMLSVM算法。首先从示例
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针对多示例多标记学习算法MIMLSVM只从也层面构造聚类，而忽略了包内示例分布对分类造成影响这一不足，提出一种基于概念权重向量的MIMLSVM改进算法---I-MIMLSVM算法。首先从示例层面构造聚类，挖掘出示例中的潜在概念簇，运用R-PATTE卧J算法计算每个概念簇的概念权重;然后利用TF-IDF算法计算每个概念簇在各个示例包中的重要度;最后将示例包表示为概念权重向量，向量的每一维即为概念簇的概念权重与其在该包中的重要度的乘积。将该算法在包含2000幅图像的自然数据集上进行实验验证，结采表明改进的算法
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