Abstract-Multi etikett klassificering handlar om att lära sig från en uppsättning fall som är förknippade med en uppsättning etiketter, det vill säga, en instans kan förknippas med flera etiketter samtidigt. Denna uppgift förekommer ofta i tillämpningsområden som textkategorisering, multimediaklassificering, bioinformatik, proteinfunktionsklassificering och semantisk scenklassificering. De nuvarande klassificeringsmetoderna med flera märkningar skulle kunna delas in i två kategorier. Den första kallas problemtransformationsmetoder, som omvandlar multi-etikett klassificering problem till en enda etikett klassificering problem, och sedan tillämpa någon enda etikett klassificerare för att lösa problemet. Den andra kategorin kallas algoritmanpassningsmetoder, som anpassar en befintlig klassifikationsalgoritm för att hantera multimärkningsdata. I detta dokument föreslår vi en flermärkt klassificeringsmetod baserad på korrelationer mellan etiketter som använder både problemtransformeringsmetoder och algoritmanpassningsmetoder. Tillvägagångssättet börjar med att omvandla multi-etikett dataset till en enda etikett dataset med hjälp av minst frekventa märkningskriterier, och sedan tillämpar DEL-algoritmen på den omvandlade datasetet. Utgången av metoden är flera märkningsregler. Metoden försöker också få nytta av positiva korrelationer mellan etiketter med prediktiv Apriori-algoritm. Den föreslagna metoden har utvärderats med hjälp av två flermärkta datauppsättningar (Emotions and Yeast) och tre utvärderingsåtgärder ( Accuracy, Hamming Loss och Harmonic Mean). Experimenten visade att det föreslagna tillvägagångssättet har en rimlig noggrannhet jämfört med andra relaterade metoder.
Enligt REF finns det två metoder som används i stor utsträckning för att hantera problemet med MLC: Problemtransformationsmetoder (PTM) och algoritmanpassningsmetoder (AAM).
A Multi-Label Classification Approach Based on Correlations Among Labels
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}