[发明专利]一种多标记分类中潜在类别发现和分类方法在审
申请号: | 201911306128.X | 申请日: | 2019-12-18 |
公开(公告)号: | CN111046965A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 黄俊;芮浩伟;张进;张平照;张辉宜;屈喜文 | 申请(专利权)人: | 安徽工业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人: | 平静 |
地址: | 243002 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | 本发明公开了一种多标记分类中潜在类别发现和分类方法,属于机器学习技术领域;本发明将已知标记分类和潜在标记发现及分类融合在一框架中,利用非负矩阵分解技术,将特征矩阵分解为完整类别标记矩阵的近似解和系数矩阵,并约束近似解的已知部分结果与真实值一致,同时构建从样本特征到完整标记的分类模型,发现潜在的标记类型;通过潜在标记发现,挖掘出数据中有价值的隐含信息,利用已知标记和潜在标记之间的关联性,约束相关性较强的任意类别具有相似的分类模型系数,得到近似的分类预测结果,使已知标记分类和潜在标记分类相互指导,共同促进,最终提升已知标记和潜在标记的分类性能,更好的进行多标记学习任务。 | ||
搜索关键词: | 一种 标记 分类 潜在 类别 发现 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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