典型文献
基于相似度的多标签分类算法优化
文献摘要：
多标签学习是分类任务中一个重要研究方向,如何保证高分类精度是关键要素.论文提出基于相似度的多标签分类算法SMLC.该算法首先构建实例相似度函数,再采用并行计算方式算出相似值,最后通过加权计算类标签集合权重或者学习阈值方法预测类标签集合.仿真结果表明,与RankSVM、ML-KNN算法对比,SMLC在多标签分类任务的多个指标上表现更优.
文献关键词：
多标签分类;精度;相似度;SMLC
中图分类号：
作者姓名：
刘云;肖添;肖雪
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]刘云;肖添;肖雪-.基于相似度的多标签分类算法优化)[J].计算机与数字工程,2022(02):243-246,260
A类：
SMLC,RankSVM
B类：
多标签分类,分类算法,算法优化,多标签学习,分类任务,分类精度,相似度函数,并行计算,计算方式,标签集,KNN,算法对比
AB值：
0.237824
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