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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據集時，參數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，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的問題，而且取得了更優的效果。
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