Vi anser att det är en hyperkubisk syn att uppfatta märkningsutrymmet för multimärkningsproblem geometriskt. Utsikten gör att vi inte bara kan förena många befintliga multimärkningsmetoder utan också utforma en ny algoritm, huvudetikett rymdtransformering (PLST), som fångar viktiga korrelationer mellan etiketter innan lärande. Den enkla och effektiva PLST bygger på endast singular värde sönderdelning som det viktigaste steget. Vi härleder den teoretiska garantin för PLST och utvärderar dess empiriska prestanda med hjälp av verkliga datamängder. Experimentella resultat visar att PLST är snabbare än den traditionella binära relevansen tillvägagångssätt och är överlägsen den moderna compressive sensing tillvägagångssätt när det gäller både noggrannhet och effektivitet.
Till skillnad från CS fångar projektionsmatrisen i PLST REF korrelationerna mellan etiketter med hjälp av Singular Value Decomposition (SVD) av etikettmatrisen.
Multilabel Classification with Principal Label Space Transformation
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}