《表4 各算法在1-错误率上的性能比较 (mean±std%)》

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《一种嵌入样本流形结构与标记相关性的多标记降维算法》

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实验结果显示，一方面，本文提出的算法在性能上有显著的提高，相较于其他方法，能够提升2%～4%.在数据集Enron和Medical上的实验结果尤为突出，其精度能够提高十几个百分点.另一方面，从表中显示，其他方法之间的性能差异不大，这可能是因为在所有对比方法中，除了本文提出的算法考虑到样本的流形结构，其他的所有算法都仅仅考虑利用标记相关性.综上所述，同时利用样本的流形结构与标记相关性可以得到更鲁棒的学习系统.因此，本文提出的算法是有效的.