基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的多標簽分類研究.pdf

1、在圖像分類及標注、文本及語音分類、基因功能分析等實際應(yīng)用中,分類所面臨的數(shù)據(jù)已呈現(xiàn)出多標簽特性,多標簽分類已成為分類研究中的一個重要研究方向。與單標簽分類問題不同的是,多標簽分類問題的目標是尋找與待測數(shù)據(jù)相聯(lián)系的標簽集或一組標簽,而不是單一標簽。長期以來,單標簽分類問題得到了廣泛而深入的研究,專家們提出了多種性能較好的分類算法,但是現(xiàn)有的面向單標簽分類問題的算法并不能直接用來處理多標簽的問題。因此,如何設(shè)計出有效的多標簽分類算法已成為分

2、類領(lǐng)域中的一個研究熱點。
　　 論文介紹了多標簽分類問題的研究現(xiàn)狀、相關(guān)技術(shù),重點探討了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的多標簽分類方法,并就多標簽分類算法中所存在的一些不足,提出了相應(yīng)的解決方案。另外,考慮到實際應(yīng)用中最小支持度和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)庫需要不斷地被調(diào)整,提出了相應(yīng)的增量式多標簽分類算法。
　　 論文的主要研究工作包括以下幾個方面:
　　 1、介紹了多標簽分類問題的研究現(xiàn)狀,闡述了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類方法的研究進展?？偨Y(jié)了分類

3、、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及關(guān)聯(lián)分類方法的基本思想和相關(guān)技術(shù)。
　　 2、提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的多標簽分類方法MLCMBAR,該方法通過挖掘樣本數(shù)據(jù)庫中的頻繁項目集來構(gòu)造多標簽精確關(guān)聯(lián)分類規(guī)則,并就挖掘過程中出現(xiàn)的一些關(guān)鍵問題提出了相應(yīng)的解決方案。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的一些經(jīng)典多標簽分類算法相比,算法MLCMBAR具有良好的性能。
　　 3、針對實際應(yīng)用中相應(yīng)參數(shù)需要不斷被調(diào)整的情況,提出了一種增量式多標簽關(guān)聯(lián)分類算法MLIUAS。