【摘 要】
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随着信息技术的快速发展,现实生活中出现了大量的多标签数据.因此近年来多标签学习成为研究者们研究的一个热点问题.目前研究者们已经相继提出多种多标签学习方法.主要包括“
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随着信息技术的快速发展,现实生活中出现了大量的多标签数据.因此近年来多标签学习成为研究者们研究的一个热点问题.目前研究者们已经相继提出多种多标签学习方法.主要包括“问题转换”及“算法适应”两种方法,“问题转换”方法主要是将多标签训练数据集进行处理,把多标签学习问题转换为其他的学习问题进行学习,“算法适应”方法是将常用的机器学习算法进行改进,使其适用于多标签数据学习.由于目前提出的算法大多没有考虑到标签之间的相关性,而贝叶斯网正是通过数据分析找到变量之间的相关性,因此本文结合贝叶斯网去研究多标签分类问题.在考虑标签之间的相关性和ML-kNN算法的基础上提出了标签相关的多标签分类算法和基于样本k近邻数据的多标签分类算法等算法.主要研究工作如下:(1)对多标签数据集,通过引入mlaim值刻画标签与属性之间的相关性,提出多标签数据集离散化的方法.进而通过对多标签数据集中的标签集进行贝叶斯网结构学习,提出标签相关的多标签分类模型及算法,并通过多标签数据集验证所给模型及算法的有效性.(2)通过k近邻的分类思想,构造出每个样本关于k近邻样本标签的新数据集,在新数据集下建立线性回归模型和Logistic回归模型,提出基于样本k近邻数据的多标签分类算法,并通过实验验证所给模型及算法的有效性.(3)为了更好的利用原始数据集的信息,找出每个标签关于原始属性的Markov边界,将这些属性作为新数据集中的属性,建立回归模型进而提出考虑Markov边界的多标签分类算法,并通过实验验证所给模型及算法的有效性.
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