面向在线多标签分类的多核算法
Multi kernel algorithm for online multi-label classification
扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225127
摘要
近年来，多核方法已被证实在很多领域上有着比单核更好的性能。然而，现有的在线多标签分类算法大多采用单核方法，并且依赖于离线的核函数选择过程。为了克服这些问题并提升分类性能，提出了一种在线多核多标签分类算法(online multi kernel multi-label classification，OMKMC)。具体而言，OMKMC将多个核分类器及其权重系数的学习建模成一个非凸优化问题，使用交替最小化方法求解这一问题，推导出了核分类器及其权重系数的闭式更新公式。此外，OMKMC还引入了孤立核以解决大规模数据上的计算问题。在八个公开数据集上的实验表明，相较于其他几种先进多标签分类算法，OMKMC在多项性能指标上均有优势，证明了OMKMC是有效的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61906165)
江苏省高等学校自然科学研究资助项目(19KJB520064)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0125
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-06] 优先出版
引用本文
唐朝阳, 翟婷婷, 郑逸先. 面向在线多标签分类的多核算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0125. (Tang Chaoyang, Zhai Tingting, Zheng Yixian. Multi kernel algorithm for online multi-label classification [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0125. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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