Den konventionella klassificeringen uppgift data mining kan kallas enmärkning klassificering, eftersom det finns en enda klass attribut som kan förutsägas. Detta dokument behandlar en mer utmanande version av klassificeringsuppgiften, där det finns två eller flera klassattribut att förutsäga. Vi föreslår en ny myrkolonialgoritm för flermärkt klassificering. Den nya algoritmen, som kallas MuLAM (MultiLabel Ant-Miner), är en viktig förlängning av Ant-Miner, den första myrkolonialgoritmen för att upptäcka klassificeringsregler. Vi rapporterar resultat som jämför prestandan hos MuLAM med prestandan hos tre andra klassificeringstekniker, nämligen den mycket enkla majoriteten klassificerare, den ursprungliga Ant-Miner algoritm och C5.0, en mycket populär regel induktionsalgoritm. Experimenten utfördes med hjälp av fem bioinformatiska dataset, som involverade förutsägelsen av flera typer av proteinfunktion.
Chan & Freitas REF föreslog en ny ACO-algoritm vid namn MuLAM (MultiLabel Ant-Miner) för den multimärkta klassificeringsuppgiften.
A new ant colony algorithm for multi-label classification with applications in bioinfomatics
{'venue': "GECCO '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}