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检索条件："关键词=ML-HTM模型 "
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适于高维数据的多标记学习层次树模型
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》2022年第1期73-78,共6页万润君 郭嗣琮 刘海涛 曾繁慧 
国家自然科学基金(61350003);辽宁省教育厅科研项目(LJ2019JL019)
为解决多标记学习中的维度灾难问题,采用分而治之的方法,充分考虑标记间的相关性,提出一种基于改进快速密度聚类的多标记学习层次树模型(ML-HTM).该模型降低了聚类过程中的计算复杂度,提高了多标记学习效率.为检验模型效果,在6个高维数...
关键词：多标记学习 维度灾难 改进的快速密度聚类算法 数据挖掘 ML-HTM模型 
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