基于类别重要度的MIMLBoost改进算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：wyn44298

【摘要】

：

针对多示例多标记学习算法MIMLBoost中退化过程造成的类别不平衡问题,运用人工降采样思想,引入类别重要度,提出一种改进的基于类别标记评估的退化方法。该方法通过对示例空间中的示例包进行聚类,把标记空间中的标记量化到聚类簇上,再以聚类簇为单位,利用TF-IDF算法对每个类别标记进行重要度评估和筛选,去除重要度低的标记,并将簇中的示例包与其余的类别标记拼接起来,以此来减少大类样本的出现,完成多示例多

【作者】

：

郝宁夏士雄牛强赵志军

【机构】

：

中国矿业大学计算机科学与技术学院,舟山市定海区交通建设事务中心

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2015年11期

【关键词】

：

多示例多标记 MIMIBoost算法 TF-IDF算法聚类类别不平衡 Multi-Instance Multi-Label （MIML） MIMLBoo

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