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带Spearman相关性的多标签GRF算法 被引量：2
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作者 冯元佶 李枚毅 王伟 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期862-866,共5页
通过采用Spearman相关系数矩阵取代临时分类标记来构造标签相关性模块,提出一种改进的带Spearman相关性的多标签高斯随机域(MLQ-GRF)算法,以减少临时分类标记的不确定性.实验对比所得结果表明,文中构造的改进的MLQ-GRF算法对于扰动和带... 通过采用Spearman相关系数矩阵取代临时分类标记来构造标签相关性模块,提出一种改进的带Spearman相关性的多标签高斯随机域(MLQ-GRF)算法,以减少临时分类标记的不确定性.实验对比所得结果表明,文中构造的改进的MLQ-GRF算法对于扰动和带误差的临时分类标记有更好的稳定性,能提高分类的精确度. 展开更多
关键词 半监督学习 Spearman相关系数 多标签分类
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