50、多标签分类中的数据处理与模型构建

多标签分类中的数据处理与模型构建

在数据挖掘和机器学习领域，多标签分类是一个重要且具有挑战性的任务。特别是在处理生物医学文档等稀疏、高维数据时，如何有效地进行特征学习和模型构建成为关键。本文将介绍相关的方法和实验结果，包括基于平衡子集的同质集成方法、多标签分类的特征学习方法等。

基于平衡子集的同质集成方法

在处理不平衡数据时，传统的分类器可能会忽略少数类。为了解决这个问题，我们提出了考虑大量相对较小且平衡的子集的方法，其中来自两种模式的代表将被随机选择。

稀疏数据的Wilcoxon准则改进

我们有 $n = n_a + n_b$，其中 $n_a = #N_a$ 和 $n_b = #N_b$。设 $N_{a1}$ 和 $N_{a0}$ 分别是 $N_a$ 中具有正元素和零元素的子集，$n_{a1} = #N_{a1}$，$n_{a0} = #N_{a0}$，且 $n_{a1} \ll n_{a0}$。
我们可以修改公式以创建适用于稀疏数据的基于Wilcoxon的准则的特殊版本：
$W_{XN}(g) = \max(n_{a0}n_{b1} + q_{ab}(g), n_{b0}n_{a1} + q_{ba}(g))$
其中：
$q_{ab}(g) = \sum_{i\in N_{a1}}\sum_{j\in N_{b1}}I(x_{ig} < x_{jg})$

考虑到子集 $N_{a1}$ 和 $N_{b1}$ 与 $N_a$ 和 $N_b$ 相比要小得多，根据上述公式实现Wilcoxon准则将比传统方法花费的时间显著减少。

广义Wilcoxon准则