基于Ranking Loss的多标签分类集成学习算法

摘要：

针对目标可以属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于Ranking Loss最小化的集成学习方法.算法基于Real AdaBoost算法的核心思想,从Ranking Loss定义出发,以Ranking Loss在样本空间最小化为目标,采取迭代的方法训练多个弱分类器,并将这些弱分类器集成起来构成强分类器,强分类器的Ranking Loss随着弱分类器个数的增加而逐渐减少,并给出了算法流程.通过理论分析和实验数据对比验证了提出的多标签分类算法的有效性和稳定性.

关键词：多标签分类、AdaBoost算法、Ranking Loss、分类器组合、集成学习

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：四川省科技支撑计划项目2011GZ0171

在线出版日期：2013-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-42,68