基于SVM期望间隔的多标签分类的主动学习.pdf

第 卷 第 期 计 算 机 科 学 ３８ ４ Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．４ 　 年 月 ２０１１ ４ Ｃｏｍ ｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａ ｒ２０１１ 　 　 ｐ ｐ 基于 ＳＶＭ 期 望 间隔的多标签分类的 主动学 习 刘 端 阳 邱 卫杰 　 （ ） 浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭 州 ３１００２３ 　 　 。 ， 摘 要 分 类是数 据挖掘 领域研究中的 核 心技术 之一 得 到一 个性 能 良好 的分 类 器 需要 大量 的训练 样 本 而 对样 本 　 　 ， 。 ， 进行标 记 是一 个十 分 消耗 资 源的过 程 对 多标 签样 本进行标 记就 更加 困难 为了尽 可 能 降低标记 样 本 的成本 需要 找 。 ， ， 。 出最能代 表 类 别信息的 样 本 在 基 于 ＳＶＭ 的分 类方法中 分 类 器 间隔越 大 分 类的精 度 就 会 越差 提出 了一种 基 于 ， ， 。 ， 期 望 间隔的主动学习 方法 即依 据当前 分 类 器 选择 最 快 缩 小分 类间 隔 的样 本 通过 实验 证明 基 于期 望 间 隔 的 学 习 策略 比基 于决策值 以及基 于后 验 概率 的策略有 着更好 的 学习效 果 。 ， ， ， ， 关键词　 多标 签 后 验 概率 期 望 间隔 主动学习 支持 向量机 中图法分类号 ＴＰ３ 文献标识码 Ａ 　 　　　 　 　 ’ ＡｃｔｉｖｅＬｅａｒｎｉｎ ｆｏｒＭｕｌｔｉｌａｂｅｌＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳＶＭ ｓＥｘ ｅｃｔＭａｒ ｉｎ 　 ｇ 　 － 　 　 　 　 　 ｐ 　 ｇ 　 ＬＩＵ Ｄｕａｎ ａｎ ＱＩＵ Ｗｅｉ ｉｅ