KCV方法Matlab代码-MLC_toolbox：适用于多标签分类的MATLAB/Octave库

简介：
MLC_toolbox是一款基于MATLAB/Octave开发的工具箱，专为实现和应用KCV（k-fold cross validation）方法于多标签分类问题设计，提供了一系列算法和支持函数。 MLC_toolbox 是一个用于多标签分类的 MATLAB/OCTAVE 库，当前包含以下功能： - 基于聚类的方法：CBMLC, HOMER, CLMLCSLEEC（注意CLMLCSLEEC的具体含义未明确） - 基于集合的方法：ECC, RAkEL, RAkEL-d, fRAkEL, TREMLC, MLCEnsemble, COCOA - 特征空间降维 (FSDR)： - 非监督方法包括 PCA、NMF、LPP 和 NPE。 - 受 FSDR 监督的方法有 MLSI、MDDM、RFS、OPLS、MHSL、FScore、MLJMI、MLMIM、MLMRMR、SVP、CCA 和 MLDA。 - 标签空间降维 (LSDR)：CSSP, PLST, CPLST, FaIE, BMaD, LEML - 处理方法包括 CC，Meta-LabelCC，PS 以及 triClass - 基于多标签分类的分类器： - 确认可用的方法有 BR、LP、MLKNN（带随机下采样/上采样的BR），Top-k 和 FastXML。 - 尚未确认有效性的方法包括 BPMLL，CLR 和 rankSVM - 基础分类器：LIBLINEAR, LIBSVM, rigde回归和 k-NN。