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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.6
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
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A multi-label classification is to find multiple labels associated with the input pattern. Multi-label classification can be achieved by extending conventional single-label classification. Common extension techniques are known as Binary relevance, Label powerset, and Classifier chains. However, most of the extended multi-label naive bayes classifier has not been able to accurately estimate posterior probabilities because it does not reflect the label dependency. And the remaining extended multi-label naive bayes classifier has a problem that it is unstable to estimate posterior probability according to the label selection order. To estimate posterior probability well, we propose a new posterior probability estimation method that reflects the probability between all labels and labels efficiently. The proposed method reflects the correlation between labels. And we have confirmed through experiments that the extended multi-label naive bayes classifier using the proposed method has higher accuracy then the existing multi-label naive bayes classifiers.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related Work
III. Proposed Method
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Jaedong Lee / 2016 / An approach for multi-label classification by directed acyclic graph with label correlation maximization / Information Sciences 351:101~114
L. Enrique Sucar / 2014 / Multi-label classification with Bayesian network-based chain classifiers / Pattern Recognition Letters 41:14~22
Min-Ling Zhang / 2007 / ML-KNN: A lazy learning approach to multi-label learning / Pattern Recognition 40(7):2038~2048
Min-Ling Zhang / 2009 / Feature selection for multi-label naive Bayes classification / Information Sciences 179(19):3218~3229
Godbole, Shantanu / 2004 / Discriminative methods for multi-labeled classification / Pacific-Asia conference on knowledge discovery and data mining :22~30
L. Enrique Sucar / 2014 / Multi-label classification with Bayesian network-based chain classifiers / Pattern Recognition Letters 41:14~22
Min-Ling Zhang / 2007 / ML-KNN: A lazy learning approach to multi-label learning / Pattern Recognition 40(7):2038~2048
Min-Ling Zhang / 2009 / Feature selection for multi-label naive Bayes classification / Information Sciences 179(19):3218~3229
Godbole, Shantanu / 2004 / Discriminative methods for multi-labeled classification / Pacific-Asia conference on knowledge discovery and data mining :22~30
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