Abstract-This paper presenterar en ny multi-etikett klassificeringsram för domäner med ett stort antal etiketter. Automatisk bild annotation är en sådan domän, eftersom tillgängliga semantiska begrepp är typiskt hundratals. Den föreslagna ramen omfattar en inledande klusterfas som bryter den ursprungliga utbildningen i flera separata datakluster. Det tränar sedan en multi-märkning klassificerare från data för varje kluster. Med tanke på en ny testinstans finner ramen först närmaste kluster och tillämpar sedan motsvarande modell. Empiriska resultat med hjälp av två klusteralgoritmer, fyra flermärkta klassificeringsalgoritmer och tre datauppsättningar för bildannotering tyder på att det föreslagna tillvägagångssättet kan förbättra prestandan och minska utbildningstiden för standardiserade flermärkta klassificeringsalgoritmer, särskilt när det gäller ett stort antal etiketter.
Den andra metoden, Clustering Based Multi-Label Classification (CBMLC), grupperar utbildningsinstanserna i ett användarspecificerat antal kluster, och tränar en flermärkt klassificeringsmodell för varje kluster REF.
Clustering based multi-label classification for image annotation and retrieval
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}