基于球结构SVM的多标签分类

作者：蒋华; 戚玉顺

来源：计算机工程, 2013, (01): 294-297.

• 支持向量机
• 距离差
• 多标签分类
• 多类分类
• 主动学习
• K折交叉验证 Support Vector Machine(SVM)
• distance difference
• multi-label classification
• multi-class classification
• active learning
• K-fold cross validation

现有多标签分类问题普遍被转换成多类分类问题,计算量较大,运行时间较长,且面对新类别加入时,拓展性较差。为此,提出一种基于球结构支持向量机的多标签分类方法。每一类别标签对应一个球域结构,提取球重叠区域的样本,依据距离差值度量样本类别相似度,确定样本所属类别。实验结果表明,该方法可以节省210 ms的训练时间,使平均查全率提高3.2%,适合大量样本分类。

• 单位
  桂林电子科技大学