基于局部和全局一致性的多标签分类算法

摘要

针对局部和全局一致性的分类算法LGC未考虑标签之间的相关性,提出了一种基于局部和全局一致性的多标签分类(MLGC)算法.该方法新增加了一个标签与标签之间的约束,在分类时考虑了标签之间的相关性,再取出1/10的数据集使用该算法,求出每个标签的自适应阈值,利用阈值对整个数据集进行预测.实验结果表明,所提出算法在Emotion和Yeast数据集上均优于原来算法,将此算法应用于区域医疗大数据的项目中,也取得了良好的分类结果.