1、分類問題是模式識別的核心研究內(nèi)容,其目的是通過對己知標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)設(shè)計一個分類器,然后用該分類器來預(yù)測新樣本的標(biāo)簽。按照樣本所屬標(biāo)簽個數(shù),分類問題可以分為單標(biāo)簽分類問題和多標(biāo)簽分類問題。在多標(biāo)簽分類問題中,標(biāo)簽與標(biāo)簽之間存在著一定的依賴或關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且問題中的樣本可以同時屬于多個標(biāo)簽,因此多標(biāo)簽分類問題是最為復(fù)雜的分類問題之一。目前,現(xiàn)實世界中存在著大量的多標(biāo)簽分類問題,多標(biāo)簽分類算法有非常廣泛的應(yīng)用前景,它將會引起人們越來越多的關(guān)注

2、和重視。
　　 對于多標(biāo)簽分類問題,本文提出了一種新穎的直接處理多標(biāo)簽分類問題的方法,該方法在一個優(yōu)化問題中同時考慮所有的標(biāo)簽,保持標(biāo)簽與標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。我們算法的基本設(shè)計思路:首先根據(jù)多標(biāo)簽支持向量機Rank-SVM的基本原理,建立兩個目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),即最大化分類間隔函數(shù)和最小化排序損失函數(shù),然后引入多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù),利用目前廣泛使用的進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化方法即改進(jìn)的非劣分類算法(NSGA-II)來同時優(yōu)化這兩個目標(biāo)函數(shù),從而直接處

3、理多標(biāo)簽分類問題。
　　 在算法的實驗部分,本文歸納了多種常用的多標(biāo)簽分類算法的評價標(biāo)準(zhǔn),然后在四個公開的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,即酵母數(shù)據(jù)集、場景數(shù)據(jù)集、情感數(shù)據(jù)集和基因數(shù)據(jù)集上開展計算實驗,并與一些現(xiàn)有的多標(biāo)簽分類算法進(jìn)行分類性能比較。由于任何一個多標(biāo)簽分類算法都不能保證在所有的評價標(biāo)準(zhǔn)上都能達(dá)到最優(yōu),因此,本文為實驗中各個算法的每個評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分,然后求每個算法的總得分,根據(jù)這個總分對所有算法的性能進(jìn)行排序。實驗結(jié)果表明,在與Boo