基于改进k-means与Adaboost的标签分布学习优化策略探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，机器学习作为人工智能领域的核心技术，被广泛应用于众多领域，发挥着举足轻重的作用。其中，标签分布学习（LabelDistributionLearning，LDL）作为机器学习的重要分支，旨在处理数据集中标签的分布情况，而非仅仅关注单一的类别标签。这种学习方式能够更细致地描述数据的特征和类别信息，有效解决现实世界中存在的标签不确定性和多义性问题，在图像识别、文本分类、医疗诊断等诸多领域都展现出了巨大的应用潜力。例如在图像识别中，一张图片可能包含多个目标物体，传统的单标