[发明专利]基于集成学习的多标签分类方法在审
| 申请号： | 201710178952.6 | 申请日： | 2017-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN106971201A | 公开（公告）日： | 2017-07-21 |
| 发明（设计）人： | 胡军;程龙;欧阳卫华 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所50123 | 代理人： | 谭小琴 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于集成学习的多标签分类方法，包括以下步骤预先设置参数m，k，t；然后对原始训练样本集进行聚类，根据聚类结果计算标签的重要性程度；再依据标签重要性程度，从原始训练集中获取m个训练集学习基分类器；最后将基分类器的训练结果进行集成，得到最终的分类结果。本发明在已知训练样本及其标签的情况下，通过聚类的方法预先学习样本的属性，因为在多标签的问题中，一组标签其实是属性的另一种表达，建立这种标签表达属性的关系，也即哪些标签可以表达什么样的属性，可以保证在后续的集成学习过程中基分类器的训练集之间的多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 标签 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于集成学习的多标签分类方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、预先设置参数m，k，t，其中：m表示基分类器的个数，k表示基分类器中训练集标签个数，t表示在集成阶段分类器判断是否含有标签的阈值；A2、对原始训练样本集进行聚类，根据聚类结果计算标签的重要性程度；A3、依据标签重要性程度，从原始训练集中获取m个训练集学习基分类器；A4、将基分类器的训练结果进行集成，得到最终的分类结果。
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