基于标记依赖关系集成分类器链的多示例多标签支持向量机算法

摘要：

ECC-MIMLSVM+是多示例多标签学习框架下一种算法,该算法提出了一种基于分类器链的方法,但其没有充分考虑到标签之间的依赖关系,而且当标签数目的增多,子分类器链长度增加,使得误差传播问题凸显.因此针对此问题,提出了一种改进算法,将ECC-MIMLSVM+算法和标签依赖关系相结合,设计成基于标记依赖关系集成分类器链(ELDCT-MIMLSVM+)来加强标签间信息联系,避免信息丢失,提高分类的准确率.通过实验将本文算法与其他算法进行了对比,实验结果显示,本文算法取得了良好的效果.

关键词：多示例多标签、支持向量机、标签依赖关系、分类器链

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;TN9

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：179-185