Sammanfattning av denna webbsida: Multi-Label-lärande har sitt ursprung i undersökningen av problem med textkategorisering, där varje dokument kan tillhöra flera fördefinierade ämnen samtidigt. Vid flermärkt inlärning består utbildningssetet av fall som var och en förknippas med en uppsättning etiketter, och uppgiften är att förutsäga etikettuppsättningar av osynliga fall genom att analysera utbildningsinstanser med kända etikettset. I detta dokument presenteras en multi-märkt lat inlärningsmetod som heter Mlknn, som härleds från den traditionella k-Nearest Neighbor-algoritmen (kNN). I detalj, för varje osynlig instans, dess k närmaste grannar i träningssetet först identifieras. Därefter, baserat på statistiska uppgifter som erhållits från märkningsuppsättningarna av dessa närliggande instanser, dvs. Antalet närliggande instanser som tillhör varje möjlig klass, maximalt en posteriori (MAP) princip används för att bestämma märkningen som för det osedda fallet. Experiment på tre olika praktiska inlärningsproblem, d.v.s. Jästgenfunktionsanalys, naturlig scenklassificering och automatisk kategorisering av webbsidor visar att Ml-knn uppnår överlägsen prestanda till några väletablerade flermärkta inlärningsalgoritmer.
Zhang och Zhou REF föreslog en ML-KNN-metod (för multi-Label kNN) som utvidgar den traditionella kNN-algoritmen och använder den maximala principen i efterhand för att fastställa relevanta etiketter för en osedd instans.
Ml-knn: A lazy learning approach to multi-label learning
{'venue': 'PATTERN RECOGNITION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}