基于K近鄰多標(biāo)簽分類算法
大小：0.64 MB 人氣： 2018-01-02 需要積分：2
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
標(biāo)簽：分類算法(9912)
針對(duì)K近鄰多標(biāo)簽（ ML-KNN）分類算法中未考慮標(biāo)簽相關(guān)性的問(wèn)題，提出了一種基于標(biāo)簽相關(guān)性的K近鄰多標(biāo)簽分類（ CML-KNN）算法。首先，計(jì)算出標(biāo)簽集合中每對(duì)標(biāo)簽間的條件概率；其次，對(duì)于即將被預(yù)測(cè)的標(biāo)簽，將其與已經(jīng)預(yù)測(cè)的標(biāo)簽間的條件概率進(jìn)行排序，求出最大值；最后，將最大值跟對(duì)應(yīng)標(biāo)簽值相乘同時(shí)結(jié)合最大化后驗(yàn)概率（MAP）來(lái)構(gòu)造多標(biāo)簽分類模型，對(duì)新標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在Emotions數(shù)據(jù)集上的分類性能均優(yōu)于ML-KNN、AdaboostMH、RAkEL、BPMLL這4種算法；在Yeast、Enron數(shù)據(jù)集上僅在1-2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上低于ML-KNN與RAkEL算法。由實(shí)驗(yàn)分析可知，該算法取得了較好的分類效果。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
基于K近鄰多標(biāo)簽分類算法下載
相關(guān)電子資料下載
- 機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法？機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有哪些？機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 1621
- 每日一課 | 智慧燈桿視覺(jué)技術(shù)之圖像分類算法與步驟分解 322
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的垃圾圖像分類算法 857
- 經(jīng)典圖像分類算法AlexNet介紹 5041
- 回顧一下機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法 2156
- 人工智能引發(fā)的圖像分類算法 3713
- 各類機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)分析 3403
- 詳解機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法KNN 5844
- 人工智能在垃圾經(jīng)濟(jì)的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 923
- 帶你入門常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法——邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹(shù) 9873