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
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.
多示例多标签、支持向量机、标签依赖关系、分类器链
26
TP3;TN9
2017-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
179-185