《表1 多标记分类算法简介》

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《中医健康状态辨识中的多标记分类方法研究》

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本研究采用的多标记分类算法包括基于类属属性的多标记学习（multi-label learning with labelspecific features，LIFT）、多标记K最近邻（multilabel learning k nearest neighbor，ML-kNN）、排序支持向量机（rank support vector machines，RankSVM），对比的单标记分类算法包括向量机（support vector machines，SVM）、K最近邻（K nearest neighbor，kNN），分析几种多标记分类算法的性能，探索多标记分类算法和单标记分类算法在中医健康状态辨识中的分类性能，为中医健康状态辨识模型算法的建立和优化提供参考。多标记分类算法的简介如表1所示。