基于K近鄰多標簽分類算法
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標簽：分類算法(9912)
針對K近鄰多標簽（ ML-KNN）分類算法中未考慮標簽相關性的問題，提出了一種基于標簽相關性的K近鄰多標簽分類（ CML-KNN）算法。首先，計算出標簽集合中每對標簽間的條件概率；其次，對于即將被預測的標簽，將其與已經預測的標簽間的條件概率進行排序，求出最大值；最后，將最大值跟對應標簽值相乘同時結合最大化后驗概率（MAP）來構造多標簽分類模型，對新標簽進行預測。實驗結果表明，所提算法在Emotions數(shù)據(jù)集上的分類性能均優(yōu)于ML-KNN、AdaboostMH、RAkEL、BPMLL這4種算法；在Yeast、Enron數(shù)據(jù)集上僅在1-2個評價指標上低于ML-KNN與RAkEL算法。由實驗分析可知，該算法取得了較好的分類效果。
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