基于联合概率的多标签分类算法

来源：计算机应用杂志2015年第3期北京时间：

作者：何朋, 周丽娟

单位：首都师范大学 信息工程学院, 北京 100048

摘要：针对多标签k邻域(ML-kNN)算法忽略了多个标签间可能存在的相关性的问题,提出了一种基于联合概率的RML-kNN多标签分类算法。首先,在样本空间遍历求得每个标签的先验概率;其次,根据样本k邻域内某个标签的概率分布计算在该标签取值的条件下样本k邻域内有m个该标签出现的条件概率;然后,提出使用多个标签在k邻域的联合概率分布作为多标签分类模型的方法,并在样本空间进行计算;最后,以最大化后验概率的方法推导出RML-kNN多标签分类模型。理论分析和实验论证表明,在SubSet Accuracy上最高达到0.9612,相比ML-kNN最多有2.25%的提升;在Hamming Loss上比RM-kNN有明显降低,最低达到0.0022;在Micro-FMeasure上最高可达到0.9767,相比ML-kNN最高可有2.88%的提升。实验结果表明,RML-kNN充分考虑了标签间相关性,分类效果优于ML-kNN算法。

关键词：多标签,相关性,联合概率,k邻域

基金资助：国家科技支撑计划项目(2013BAH19F01)