TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Research Article A Dependent Multilabel Classification Method Derived from the k-Nearest Neighbor Rule"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article A Dependent Multilabel Classification Method Derived from the k-Nearest Neighbor Rule | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2011 Article ID 645964 14 pages doi 2011 645964 Research Article A Dependent Multilabel Classification Method Derived from the k-Nearest Neighbor Rule Zoulficar Younes EURASIP Member 1 Fahed Abdallah 1 Thierry Denoeux 1 and Hichem Snoussi2 1Heudiasyc UMR CNRS 6599 University of Technology ofCompiegne 60205 Compiegne France 2ICD-LM2S FRE CNRS 2848 University of Technology of Troyes 10010 Troyes France Correspondence should be addressed to Zoulficar Younes Received 17 June 2010 Revised 9 January 2011 Accepted 21 February 2011 Academic Editor Bulent Sankur Copyright 2011 Zoulficar Younes et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. In multilabel classification each instance in the training set is associated with a set of labels and the task is to output a label set whose size is unknown a priori for each unseen instance. The most commonly used approach for multilabel classification is where a binary classifier is learned independently for each possible class. However multilabeled data generally exhibit relationships between labels and this approach fails to take such relationships into account. In this paper we describe an original method for multilabel classification problems derived from a Bayesian version of the k-nearest neighbor k-NN rule. The method developed here is an improvement on an existing method for multilabel classification namely multilabel k-NN which takes into account the dependencies between labels. Experiments on simulated and benchmark datasets show the usefulness and the efficiency of the proposed approach as compared to other existing methods. 1. Introduction Traditional single-label classification assigns an object to exactly one class from a set of Q .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học