【摘 要】
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针对局部和全局一致性的分类算法LGC未考虑标签之间的相关性,提出了一种基于局部和全局一致性的多标签分类（MLGC）算法。该方法新增加了一个标签与标签之间的约束,在分类时考虑
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）基金资助项目（2015AA020105）
论文部分内容阅读
针对局部和全局一致性的分类算法LGC未考虑标签之间的相关性,提出了一种基于局部和全局一致性的多标签分类（MLGC）算法。该方法新增加了一个标签与标签之间的约束,在分类时考虑了标签之间的相关性,再取出1/10的数据集使用该算法,求出每个标签的自适应阈值,利用阈值对整个数据集进行预测。实验结果表明,所提出算法在Emotion和Yeast数据集上均优于原来算法,将此算法应用于区域医疗大数据的项目中,也取得了良好的分类结果。
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