论文研究-用于多标记学习的K近邻改进算法.pdf

ML-KNN是应用KNN算法思想解决多标记学习问题的一种算法，但存在时间复杂度高和少数类分类精度低的问题。提出一种加权ML-KNN算法WML-KNN，通过取样和加权的方法，在降低算法时间复杂度的同时提高少数类的分类精度。实验表明，WML-KNN算法性能优于其他常用多标记算法。