“一对多”的基于数据集分解的多标签方法策略示意
“一对多”的分解策略是指将具有k个标签的数据集分 解成 k 个两类分类器，但是每一个分类器中都要包含所有 的样本，第i号分类器要将拥有第i个标签的样本与其余样 本分开，对于这 k 个两类分类器可以使用各种两类分类方 法来解决，如使用k近邻算法(PT4-kNN ), C4.5算法(PT4C4.5 )、贝叶斯算法(PT4-NB ) ，以及基于支持向量机的 Binary-SVM算法和PT4-SMO算法。
目前，多标签分类问题的算法有两大类，一类是基于 数据集分解的方法，另一类是基于单个优化问题的方法。 基于数据集分解的多标签方法 基于数据集分解的多标签方法简称为分解方法，它将 一个多标签分类问题分解为多个单标签分类的子问题，然 后使用一般的分类方法处理这些子问题，最后集成这些子 问题的解得出总的多标签分类问题的解，因此分解方法一 般分为分解、处理和集成三步。分解方法的目的是为了直 接使用己经存在的单标签分类算法，它的特点就在于方便 和快速。目前主要的分解策略有“一对一”和“一对多” 两种，但根据处理子问题的分类算法的不同又有多种具体 形式的分类算法。
多标签分类问题的学习
多标签分类问题是分类问题中比较复杂的问题，不同 于两类分类问题，它允许问题中存在多个类别 ( 或称为标 签):不同于多类分类问题，它允许样本同时属于多个类别。 由于多标签分类问题的复杂性，也就引起了人们研究的兴 趣。现实中存在的多标签分类问题也很多。一个比较常见 的问题是为电影分类问题，电影的类别有很多种，如: 科 幻、喜剧、动作和剧情等等，一部电影也可以同时拥有多 个类别，而且绝大多数电影都是拥有多个类别的。在许多 现实应用中人们己经开始使用计算机来进行多标签分类问 题的研究，在文本分类中，可以将一篇文章分类到多个话 题中，如 : 社会、科学、体育和娱乐等 ; 在风景图像分类 中，一幅图像可以拥有多个主题，如: 树林、海滩、山峰 和草原等。
“一对一”的基于数据集分解的多标签方法策略示意
Байду номын сангаас
“一对一”的分解策略，是指对于具有 k 个标签的数据 集，将任意两个标签配对构造一个分类器，只对含有这两 个标签的样本进行分类，这样的两两配对共有 k （ k-l)/2 种可能的情况，将会产生 k （ k-l)/2个分类器，因此通过 “一对一”的分解策略可以将一个多标签分类问题分解成 k(k-1)/2个单标签分类问题，对于这些单标签分类问题的 处理则可以使用各种分类方法，如 k 近邻算法、贝叶斯算 法、支持向量机算法等。 需要注意的是根据多标签分类问题的特点这些子问题 的样本可能存在三种类型，即:只拥有第一个标签的样本， 只拥有第二个标签的样本和同时拥有第一和第二标签的样 本。要处理这样的子问题最简单的方法是忽略掉同时拥有 第一和第二标签的样本，如Model-i算法；另一种方法是 用两个两类分类器来处理这样的子问题，如多标签成对比 较算法；还有一种方法是直接创造一种三类的分类器来处 理这样的子问题，如平行支持向量机算法。
基于单个优化问题的多标签方法 在基于单个优化问题的方法中，要求只建立一个最优 化问题来处理所有的样本，并且这些样本拥有多个标签， 因此建立和计算这样的最优化问题是整个基于单个优化问 题的方法中最重要的问题，而根据建立的最优化问题的不 同，基于单个优化问题方法也有多种形式。
例如： Boos Texter 算法、 Rank-SVM 算法、最大化间 隔标签法、多标签最大化熵算法、多标签k 近邻算法等等。 总体而言，基于单个优化问题方法的优点是没有改变数据 的结构，没有破坏类与类之间的联系，但它的主要缺点是 往往最优化问题过于巨大需要大量的计算时间。
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