基于局部和全局一致性的多标签分类算法

• 作者: 姚小慧 孙国强
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 多标签分类 局部和全局一致性 标签相关性
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 协议·算法与仿真
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.03.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙国强	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	64	308	9.0	15.0
2	姚小慧	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	4	1.0	1.0