稀疏链式多标记分类器

高阶多标记学习算法能够挖掘所有类别标记之间的关系或标记子集的关系,但在处理错误传播和冗余或错误的类别依赖关系这两个问题上存在弊端.针对此类问题,在链式分类器的基础上,提出稀疏链式多标记学习算法(Sparse Classifier Chains,SCC);为了验证所提出算法的有效性,将其与5种多标记学习算法进行对比,选取8个评价指标来评估算法的性能,在12个标准数据集上进行了实验验证,并利用秩和检验方法来分析所有对比算法之间的相对性能;实验结果表明:稀疏链式多标记学习算法优于所有对比算法,显著优于部分算法,并具有较强的泛化性能.