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多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况。将覆盖算法推广到多标记学习中,针对多标记学习的特点和评价指标,对算法的学习和构造过程进行了改造,给出待分类样本对各类别的隶属度。将算法应用于基因数据集和自然场景数据集的学习中,实验结果表明算法能够取得较好的分类效果,且相比于大多数同类算法有更高的性能。