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基于相似度的多标签分类算法优化

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多标签学习是分类任务中一个重要研究方向,如何保证高分类精度是关键要素.论文提出基于相似度的多标签分类算法SMLC.该算法首先构建实例相似度函数,再采用并行计算方式算出相似值,最后通过加权计算类标签集合权重或者学习阈值方法预测类标签集合.仿真结果表明,与RankSVM、ML-KNN算法对比,SMLC在多标签分类任务的多个指标上表现更优.
Optimization of Multi-label Classification Algorithm Based on Similarity

刘云、肖添、肖雪

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昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650500

多标签分类 精度 相似度 SMLC

国家自然科学基金

61262040

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.004

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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