刘静;郭忠文;孙中伟;刘世勇;王旭鹏 基于分治策略的快速多标签SVM分类算法研究。 （中文。英文摘要） Zbl 1474.68260号 期间。中国海洋大学 50，第12号，160-166（2020）. 摘要：在大规模多标签分类中，计算复杂度过高严重限制了非线性核支持向量机（SVM）的应用。因此，我们提出了基于分治策略的快速多标签SVM分类算法（MLDC-SVM），该算法首先使用二进制相关问题转换策略将多标签分类问题转换为多二进制分类问题。然后，使用改进的二进制SVM分类算法，采用分治策略解决每个二进制分类问题。改进体现在使用DEC（Different Error Cost）方法来克服标签数据不平衡问题。最后，通过整合每个二进制分类问题的解决方案，实现快速多标签分类。该算法在训练速度、测试速度和测试性能方面均优于其他快速多标签分类算法。在两个大规模多标签数据集上的实验结果表明，MLDC-SVM分类算法的训练和测试速度最快。同时，MLDC-SVM分类算法的测试性能与ML-LIBSVM分类算法相似，优于其他快速多标签分类算法。 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：多标签分类;支持向量机;非线性核;分而治之战略;标签数据不平衡问题;不同误差成本法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Liu}等人，周期。中国海洋大学50，No.12，160--166（2020；Zbl 1474.68260） 全文： 内政部