基于类属特征和实例相关性的多标签分类算法

学习类属特征方法为每个标签选择特有特征并考虑成对标签的相关性以降低维度,可有效解决多标签分类遇到的维度过大问题,但缺乏对实例相关性的考虑.针对此问题,文中提出基于类属特征和实例相关性的多标签分类算法,不仅考虑标签相关性还考虑实例特征的相关性.通过构建相似性图,学习实例特征空间的相似性.在8个数据集上的实验表明,文中算法可有效提取类属特征,具有较好的分类性能.

基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测

现有的概念漂移检测方法大多集中于单标签数据流,难以满足多标签数据流概念漂移检测的需要,因此文中提出基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测算法.算法包括检验层和校验层,检验层通过检测数据分布变化判断是否发生概念漂移,校验层通过判断标签混淆矩阵的变化程度验证是否真正发生概念漂移.在真实多标签数据集和合成多标签数据集上的实验表明,文中算法表现更优,可以有效检测概念漂移,提升分类性能.