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基于聚类的多标记选择性集成

来源 :南京航空航天大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tengyuansai

【摘 要】

：

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成,提出了两种具体的多标记选择性集成算法:基于最小距离的簇中心选择

【作 者】

：

张佳欢 李磊军 李美争 米据生 解滨 

【机 构】

：

河北师范大学计算机与网络空间安全学院,河北师范大学数学科学学院,河北师范大学数学博士后科研流动站

【出 处】

：

南京航空航天大学学报

【发表日期】

：

2020年5期

【关键词】

：

选择性集成 多标记学习 聚类 机器学习 selective ensemblemulti-label learningclusteringmachine lear 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61502144,62076088,61672206)资助项目,河北省自然科学基金(F2018205196,F2019205295)资助项目,河北省高等学校自然科学基金(BJ2019014)资助项目,河北省博士后择优资助科研基金(B2016003013)资助项目,河北省三三三人才工程培养经费(A2017002112)资助项目

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多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成,提出了两种具体的多标记选择性集成算法:基于最小距离的簇中心选择算法(Minimum distance based cluster center selection,MDCCS)和基于K⁃means的簇中心选择算法(K⁃means based cluster center selection,KMCCS)。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重

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