邱继钊
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：山东师范大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于标记特征的多标记学习改进算法被引量：1
- 2013年
- 基于标记特征的多标记分类算法通过对标记的正反样例集合进行聚类,计算样例与聚类中心间的距离构造样例针对标记的特征子集,并生成新的训练集,在新的训练集上利用传统的二分类器进行分类。算法在构造特征子集的过程中采用等权重方式,忽略了样例之间的相关性。提出了一种改进的多标记分类算法,通过加权方式使生成的特征子集更加准确,有助于提高样例的分类精度。实验表明改进的算法性能优于其他常用的多标记分类算法。
- 邱继钊计华张化祥
- 关键词：聚类中心加权多标记学习
- 用于多标记学习的局部顺序分类器链算法被引量：3
- 2013年
- 标记间的相关性在分类问题中具有重要作用,目前有研究将标记相关性引入多标记学习,通过分类器链的形式将标记结果引入属性空间,为学习其他标记提供有用信息。分类器链中标记的预测顺序具有随机性,分类结果存在着很大的不确定性与不稳定性,且容易造成错误信息的传播。为此充分考虑标记的局部分布特性,提出了一种局部顺序分类器链算法,解决分类器链中分类器顺序问题。实验表明,该算法性能优于其他常用多标记学习算法。
- 邱继钊计华张化祥
- 关键词：多标记学习K-近邻
- 基于数据及标记关联的多标记学习算法研究
- 多标记学习最早出现在文档分类问题中,由于歧义性问题的存在,造成一条数据可能同时具有多个不同的类别标记。多标记学习问题广泛存在于现实实际问题中,多标记学习已逐渐成为国际机器学习界一个新的研究热点,在众多领域得到了广泛应用。...
- 邱继钊
- 关键词：多标记学习数据相关性
- 文献传递
