一种基于核对齐的分类器链的多标记学习算法

• 作者: 陈德刚 陈琳琳
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 核对齐 多标记学习 二值相关 分类器链
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 725-732
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 5582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2018.04.007

摘要

在解决多标记分类问题的问题转换方法中,二值相关是一种常用的方法,其对于标记间相互独立的假设忽略了标记之间的相关性.多标记分类的分类器链算法通过标记信息在分类器之间的传递考虑了标记间的相关性,从而克服了二值相关算法中标记独立性问题.然而此算法中,分类器链的排序是任意指定的,不同的排序具有不同的分类结果.为了解决这个问题,引入核对齐方法对分类器进行排序并提出了两种算法,其中核对齐是用来衡量两个核函数之间一致性程度的量.一种是最大化特征空间中核函数和标记空间中理想核的凸组合的对齐值,根据每个理想核的权重进行排序,其中理想核是由每个标记定义的.另一种是直接计算核函数与每个理想核的对齐值,根据对齐值进行排序.实验结果表明,提出的基于核对齐的分类器链的多标记学习算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈琳琳	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	1	1.0	1.0
2	陈德刚	华北电力大学数理学院	7	111	2.0	7.0