《表4 对比算法在Micro F1上的实验结果》

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《基于类属特征和依赖标记的多标记分类算法》

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由目标函数（5）式可知，权衡参数λ1控制标记与特征之间的关联性，λ2控制标记之间的关联性，λ3控制类属特征的稀疏性，λ4控制依赖标记的稀疏性。以数据集enron为例，参数设置的最优值为λ1=103，λ2=103，λ3=102，λ4=103，在参数敏感性实验中每次实验只变化其中一个参数，以最优值固定另外三个参数，观察CFDL算法在不同评价指标上的分类性能随参数变化情况，其中λ1和λ2的搜索范围为{100，101，…，105}，λ3和λ4的搜索范围为{10-1，100，…，104}。由图2(a）可知，当λ1过小时，四种评价指标的值会减小为0，由图2(b）和图2(d）可知，变化λ2和变化λ4对分类性能影响不大，由图2(c）可知，当λ3过大时，四种评价指标的值会迅速减小为0。