基于TAN模型的多标签分类算法

摘要：

本文针对多标签分类问题,建立了一种考虑标签间相关性的多标签分类算法.首先,找出与该标签相关性强的标签.通过贝叶斯网结构学习找到相关联的标签,并且只考虑与其相关性极强的父节点标签;然后,提出基于TAN模型的多标签分类算法,即MLTM(Multi-Label classification algorithm based on TAN Modal)算法,并给出MLTM算法的具体过程;最后,通过数值实验将MLTM算法与二元关联(BR)算法等3种算法进行比较,结果表明,MLTM算法分类效果更好.

关键词：多标签分类、贝叶斯网、TAN模型

资助基金：西安交通工程学院中青年基金19KY-40

在线出版日期：2020-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：140-141