【摘 要】
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标记分布学习是近年来提出的-种新的机器学习范式, 它能很好地解决某些标记多义性的问题.现有的标 记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型, 但未能充分利用特征和标记间
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标记分布学习是近年来提出的-种新的机器学习范式, 它能很好地解决某些标记多义性的问题.现有的标 记分布学习算法均利用条件概率建立参数模型, 但未能充分利用特征和标记间的联系.本文考虑到特征相似的样 本所对应的标记分布也应当相似, 利用原型聚类的A均值算法（ A-means）, 将训练集的样本进行聚类, 提出基于A- means 算法的标记分布学习（label distribution learning based on A-means a1gorithm, LDLKM）.首先通过聚类算法 A
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