基于贝叶斯模型的多标签分类算法

来源：计算机应用杂志2016年第1期北京时间：

作者：张洛阳, 毛嘉莉, 刘斌, 吴涛

单位：1. 西华师范大学 计算机学院, 四川 南充 637002;2. 华东师范大学 软件学院, 上海 200241

摘要：针对二元关联法(BR)未考虑标签之间相关性,容易造成分类器输出在训练集中不存在或次数较少标签的不足,提出了基于贝叶斯模型的多标签分类算法(MLBM)和马尔可夫型多标签分类算法(MMLBM)。首先,建立仿真模型分析BR算法的不足,考虑到标签的取值应由属性置信度和标签置信度共同决定,提出MLBM。其中,通过传统的分类算法计算获得属性置信度,以及通过训练集得到标签置信度。然后,考虑到MLBM在计算属性置信度时必须考虑所有已分类的标签,分类器的性能容易受无关或弱关系的标签影响,所以使用马尔可夫模型简化置信度的计算提出了MMLBM。理论分析和仿真实验表明,与BR算法相比,MMLBM的平均分类精度在emotions数据集上提高约4.8%,在yeast数据集上提高约9.8%,在flags数据集上提高约7.3%。实验结果表明,当数据集中实例的标签基数较大时,相对于BR算法,MMLBM的准确性有较大的提升。

关键词：多标签,贝叶斯模型,马尔可夫模型,K近邻,置信度

基金资助：四川省自然科学基金资助项目(14ZB0140)。