阈值分类器组合的多标签分类算法

　　针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题，提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先，分析探讨了基于浮动阈值分类器的AdaBoost算法（AdaBoost. FT）的原理及错误率估计，证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分类边界附近点分类不稳定的缺点从而提高分类准确率；然后，采用二分类（BR）方法将该单标签学习算法应用于多标签分类问题，得到基于浮动阈值分类器组合的多标签分类方法，即多标签AdaBoost．FT。实验结果表明，所提算法的平均分类精度在Emotions数据集上比AdaBoost．MH、ML-kNN、RankSVM这3种算法分别提高约4%、8%、11%；在Scene、Yeast数据集上仅比RankSVM低约3%、1%。由实验分析可知，在不同类别标记之间基本没有关联关系或标签数目较少的数据集上，该算法均能得到较好的分类效果。