改进k-means和Adaboost实现标签分布学习

来源 :闽南师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：acdef2

【摘要】

：

目前在机器学习领域,有监督学习依然占据着重要的作用。有监督学习的主要学习方式有单标签学习和多标签学习。但是,由于单标签和多标签学习只能表示标签和实例的“是”或“否”的对应关系,而不能很好地应用在需要相关标签来表示对于实例的重要程度的应用场景中。因此,标签分布学习作为一个新型的机器学习范式被提了出来。在标签分布学习范式下,实例对应的标签能表示对于实例的描述程度。目前的标签分布学习算法的实现主要有三个

【作者】

：

邵东恒

【出处】

：

闽南师范大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

标签分布算法适应 k均值算法神经网络自适应阈值 Adaboost

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