一种基于层次随机森林的多标签分类方法

摘要

本发明公开了一种基于层次随机森林的多标签分类方法，所述方法包括：从训练数据集中随机抽取一部分数据，使用这部分随机抽取的数据训练一棵层次树，层次树中节点的分列基于节点中所有数据的标签的聚类结果，重复建立多棵层次树，进而建立层次随机森林作为多标签分类器，并使用建立的层次随机森林多标签分类器对无标签的对象进行分类。该方法利用数据的多个标签之间总有一定的关联性的基本思想，基于标签的聚类结果建立层次树，并为树的每个节点都建立一个分类器；使用随机森林的思想，建立层次随机森林，充分考虑标签之间关联的各种可能性，泛化层次树的分类误差，提高多标签分类问题的速度和准确度。

主权项

一种基于层次随机森林的多标签分类方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、从训练数据集中随机抽取一部分数据；S2、使用步骤S1抽取的数据建立一棵层次树；S3、重复步骤S1‑S2，建立层次随机森林作为多标签分类器即层次随机森林分类器；S4、使用步骤S3建立的多标签分类器对无标签的对象进行分类。