یک الگوریتم مبتنی بر k نزدیک ترین همسایه برای دسته بندی چند برچسبی

در این پژوهش تلاش شده است تا الگوریتمی مبتنی بر k نزدیکترین همسایه برای دستهبندی چند برچسبی ارائه شود. ابتدا مروری خواهد شد بر یادگیری چند برچسبی ) Multi-Label Learning ( و اینکه چرا به این دسته از الگوریتمهای یادگیری
نیاز وجود دارد. همچنین مثالهایی از مسائلی که با استفاده از این نوع یادگیری و دستهبندی حل میشوند ذکر خواهد شد. در
ادامهی بحث الگوریتم اصلی این مقاله توضیح داده خواهد شد. این الگوریتم با نام اختصاری ML-kNN نامگذاری شده است و به
معنای k نزدیکترین همسایهی چند برچسبی ) Multi-Label k-Nearest Neighbor ( میباشد. سپس آزمایشات حاصل از
اجرای این الگوریتم و مقایسهی آن با سایر الگوریتمهای موجود در زمینهی دستهبندی دادههای چند برچسبی مورد بررسی قرار
میگیرد و در انتها نیز نتایج حاصل بیان خواهد شد.