《表2 MDCCS基于4种距离度量的5种指标对比(Emo-tions)》

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《基于聚类的多标记选择性集成》

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由表2—11可知，在Emotions数据集中，MDCCS算法下的4种距离计算方式的平均精度高于集成后的平均精度；KMCCS算法下的余弦相似度与杰卡德距离的平均精度高于集成后的平均精度，但欧氏距离与汉明距离低于集成后的平均精度；两种算法下的平均精度均略低于集成前的最高平均精度。