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萨拉·弗鲁曼斯;克里斯·科内利斯;弗朗西斯科·埃雷拉;伊万·塞伊斯

使用模糊粗糙邻域一致性的多标签分类。 （英语） Zbl 1436.68313号

信息科学。 433-434, 96-114 (2018).
摘要：多标签数据集由与一个或多个结果相关的观察结果组成。传统的分类任务概括为同时预测多个类别标签。本文提出了一种新的基于最近邻的多标签方法。最近邻方法仍然是解决分类问题的一种直观有效的方法，遵循此范式的流行多标签分类器包括MLKNN和IBLR方法。为了对一个实例进行分类，我们的建议基于模糊粗糙集理论在最近邻的标签集之间获得一致性。这个数学框架捕获了数据的不确定性，并提供了一种从数据集中提取标签集的方法，该数据集汇总了相邻标签集中包含的信息。在我们的实验研究中，我们使用多标签分类中常用的五个评估指标，将我们的方法与其他五个基于最近邻的多标签分类器的性能进行了比较。基于合成数据集和真实数据集的结果，我们可以得出结论，我们的方法是基于最近邻的多标签分类器（如MLKNN和IBLR）的有力竞争者。

引用于8文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

模糊粗糙集理论;多标签分类;最近邻分类

软件：

ML-KNN公司;多P-SChlo
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Vluymans}等人，《信息科学》。433-434，96-114（2018年；兹bl 1436.68313）
全文： 内政部

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