计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (7): 2058-2060.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.2058
收稿日期:
2013-12-10
修回日期:
2014-01-30
出版日期:
2014-07-01
发布日期:
2014-08-01
通讯作者:
刘华文
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;中国博士后科学基金资助项目;模式识别国家重点实验室开放基金资助项目;浙江省自然科学基金资助项目
MA Zongjie1,LIU Huawen1,2
Received:
2013-12-10
Revised:
2014-01-30
Online:
2014-07-01
Published:
2014-08-01
Contact:
LIU Huawen
摘要:
针对多标签数据的标签相关性和高维问题,提出一种基于奇异值分解—偏最小二乘回归的多标签分类算法,该算法可以对多标签数据进行维数约简和回归分析。首先,将类别标签集合作为整体处理,对标签相关性进行考察; 其次,利用奇异值分解(SVD)技术得到样本和标签空间的得分向量,实施降维; 最后,在偏最小二乘回归(PLSR)的基础上构建多标签分类模型。实验结果表明,在四种维数较高的真实数据集上,该算法可以获得有效的分类结果。
中图分类号:
马宗杰 刘华文. 基于奇异值分解—偏最小二乘回归的多标签分类算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(7): 2058-2060.
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