《表4 不同聚类个数m下的ML-LOC算法的实验结果（平均值±标准差）》

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《基于静息态功能性磁共振成像的个体认知多标签分类》

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同样，对ML-LOC算法中的聚类个数m进行了分析，m从1到30变化，表4的实验结果表明，当聚类个数m=5时，多标签分类的结果是最好的。但是从表4中也可以看出，不同的聚类个数对于结果的影响不大，推断是因为该算法进行交替优化求解时，无法收敛到最优解的缘故。