基于标记间相关性的多标记分类算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的研究目标与内容 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 2 多标记分类相关技术 | 第13-22页 |
| 2.1 问题转化方法 | 第13-15页 |
| 2.2 算法转化方法 | 第15-20页 |
| 2.3 性能评价指标 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于MLkNN的改进算法 | 第22-36页 |
| 3.1 MLkNN算法分析 | 第22-23页 |
| 3.2 MRkNN算法设计与分析 | 第23-25页 |
| 3.3 CL-MRkNN算法设计与分析 | 第25-27页 |
| 3.3.1 DBSCAN算法简述 | 第25-27页 |
| 3.3.2 CL-MRkNN算法流程 | 第27页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第27-35页 |
| 3.4.1 数据集介绍 | 第27-28页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第28页 |
| 3.4.3 实验设计与参数设置 | 第28-29页 |
| 3.4.4 结果分析 | 第29-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于近邻条件标记相关性的多标记分类算法 | 第36-50页 |
| 4.1 非条件标记相关性考查方法 | 第36-38页 |
| 4.2 条件标记相关性 | 第38-39页 |
| 4.3 NRkNN算法设计与分析 | 第39-42页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第42-49页 |
| 4.4.1 数据集介绍 | 第42页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第42-43页 |
| 4.4.3 实验设计与参数设置 | 第43页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第43-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结和展望 | 第50-52页 |
| 5.1 全文回顾与总结 | 第50页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
