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針對多標記學習分類問題，算法適應(yīng)方法將其轉(zhuǎn)化為排序問題，并將輸出標記按照其與示例的相關(guān)性進行排序，該類方法取得了較好的分類效果。基于間隔準則提出一種多標記學習算法，通過優(yōu)化模型在示例的相關(guān)標記集合中最小輸出與不相關(guān)標記集合中最大輸出的間隔損失來進行標記排序。在此基礎(chǔ)上，為充分利用全部標記信息，提出一種改進的優(yōu)化排序多標記學習算法，分別優(yōu)化模型在示例的相關(guān)標記集合中平均輸出與不相關(guān)標記集合中最大輸出的間隔損失，以及優(yōu)化模型在相關(guān)標記集合中最小輸出與不相關(guān)標記集合中平均輸出的間隔損失，從而實現(xiàn)標記排序。在模型的參數(shù)學習過程中，使用改進的次梯度 Pegasos算法進行優(yōu)化。將所提2種算法與ML-RBMLL、ML-KNN多標記學習算法在4個多標記數(shù)據(jù)集上進行對比實驗，結(jié)果表明，在HL、RL等5種不同的評價準則下，2種算法均能與對比算法取得相近的分類性能。
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