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標記分布是一種新的機器學習范式，能很妤地解決某些標記多義性問題，可看作多標記的泛化。傳統(tǒng)的單標記學習和多標記學習均可看作標記分布學習的特例。已有的標記分布學習算法中，基于算法改造的 AA-KNN（ Algorithm AdaptationKNN）是一種高效的算法，但任何涉及K近鄰求解問題的算法在處理不同數(shù)據集時，參數(shù)K值的選取都是一個難題，不同的K值得到的結果明顯不同。基于此，將自然最近鄰居的概念引入標記分布學習，提出一種新的標記分布學習方法。對數(shù)據集使用自然最近鄰居搜索算法查找每個樣本的自然鄰居，取自然鄰居的標記分布均值作為預測結釆。搜索算法不需要人工設置任何參數(shù)，同時搜索算法是一種被動搜索，其自適應計算得到每個樣本的鄰居。在6個數(shù)據集上使用6個評價指標進行實驗，結果表明，與 AA-KNN相比，結合自然最近鄰居的標記分布學習算法不僅避免了人工設置參數(shù)的問題，而且取得了更優(yōu)的效果。
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