5、ML-kNN A lazy learning approach to multi-label learning
论文相关内容本文中解决多标记问题的方法:本文提出了一种基于k近邻算法的多标签懒惰学习方法——ML-KNN。具体来说,对于每个不可见的实例,首先确定其在训练集中的K个近邻。然后,根据从这些相邻实例的标签集中获得的统计信息,即每个可能类的相邻实例的数量,利用极大后验(maximumaposteriori,MAP)原则来确定不可见实例的标签集。ML-KNN看了周志华老师的多标签综述中此算法的预测通过下面