[发明专利]一种基于正则化的半监督弱标签分类方法

摘要

本发明涉及一种基于正则化的半监督弱标签分类方法，属于数据挖掘中的多标签分类技术领域。本发明首先根据标签相关性对弱标签实例的缺失标签进行初步预估，度量预估后弱标签实例的经验损失；然后利用所有训练实例构造邻域图，从实例相似性和标签相关性角度构建基于平滑性假设的正则化项；接下来利用预估后的弱标签实例结合无标签实例训练半监督弱标签分类模型；最后进行模型求解，对无标签实例的标签进行预测。本发明具有同时兼顾实例相似性和标签相关性的特点，适用于半监督弱标签分类问题，且可获得相对较高的预测精度和运行效率，尤其是标签信息较少时，分类效果提升更显著。