一種利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的多標記分類算法
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多標記學習廣泛存在于現(xiàn)實生活中，是當今機器學習領(lǐng)域的研究熱點，在多標記學習框架中，每個對象由一個示例構(gòu)成。但可能同時屬于多個類別標記，并且各個標記之間相互關(guān)聯(lián)，所以挖掘多標記之間的關(guān)聯(lián)性對于多標記學習框架具有重要的意義．首先對經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進行改進，提出了基于矩陣分治的頻繁項集挖掘算法。并證明了該算法挖掘頻繁項集的正確性：進而將該算法應用于多標記學習框架中。分別提出了基于全局關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和局部關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的多標記分類算法；最后對所提出的算法與現(xiàn)有多標記算法進行實驗對比，結(jié)果表明，算法在5種不同的評價準則下能夠取得更好的效果．
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