本文選題：MIMLSVM　切入點：聚類　出處：《計算機科學》2017年12期

【摘要】：針對多示例多標記學習算法MIMLSVM只從包層面構造聚類,而忽略了包內示例分布對分類造成影響這一不足,提出一種基于概念權重向量的MIMLSVM改進算法——I-MIMLSVM算法。首先從示例層面構造聚類,挖掘出示例中的潛在概念簇,運用R-PATTERN算法計算每個概念簇的概念權重;然后利用TF-IDF算法計算每個概念簇在各個示例包中的重要度;最后將示例包表示為概念權重向量,向量的每一維即為概念簇的概念權重與其在該包中的重要度的乘積。將該算法在包含2000幅圖像的自然數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證,結果表明改進的算法在分類性能上整體優(yōu)于原算法,尤其在Hamming loss,Coverage和Average precision這3個測評指標上較為明顯。
[Abstract]:According to the multi instance multi label learning algorithm MIMLSVM from package level structure clustering, while ignoring the bag sample distribution on the classification effects caused by this problem, an improved algorithm is proposed based on the concept of weight vector MIMLSVM - I-MIMLSVM algorithm. First, the level of structure from the sample clustering, mining potential cases of cluster show concept, the concept of weight calculation each cluster using R-PATTERN algorithm; then calculate each concept in each cluster in the sample package using the TF-IDF algorithm to an important degree; finally the sample package is expressed as the weight of the concept vectors, each vector dimension is the weight of the concept and concept of cluster in the package of the product. The algorithm is verified in the natural data contains 2000 image sets, the results show that the improved algorithm in the overall classification performance is better than the original algorithm, especially in Hamming loss, Coverage Average and precision The 3 indicators are more obvious.

【作者單位】： 中國礦業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【基金】：江蘇省產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新資金前瞻性聯(lián)合研究項目(BY2014028-09)資助
【分類號】：TP181

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本文編號：1659591