Hierarchical Classification

Hierarchical Classification（分层分类）是一种将多分类问题转化为多个二分类问题的方法，通过将多个类别组织成层次结构，每个节点代表一个类别，将问题分解为多个子问题，从而降低了问题的复杂度。

在分层分类中，通常使用树状结构来表示类别的层次结构，每个节点代表一个类别，叶节点代表具体的类别。分类器需要递归地将样本分配到每个节点，最终将每个样本分类到叶节点中。

例如，对于一个动物分类的问题，可以将类别组织成如下的树状结构：

动物
├── 哺乳动物
│   ├── 猫
│   ├── 狗
│   └── 猴子
└── 鸟类
    ├── 鸽子
    ├── 鹰
    └── 孔雀

在这个例子中，根节点代表所有动物，内部节点代表更具体的类别，叶节点代表最具体的类别。分类器需要递归地将样本分配到每个节点，最终将每个样本分类到叶节点中，例如，一只猫会被分类到“猫”这个叶节点中。

分层分类的优点在于，可以将问题分解为多个子问题，从而降低了问题的复杂度，同时也能够处理类别间的关系。缺点在于，需要确定合适的层次结构，对于复杂的问题可能需要较长的时间和经验来确定。

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层次式多标签分类是一种常见的机器学习问题，它旨在为每个输入样本分配一个或多个标签。与传统的多标签分类不同，层次式多标签分类考虑了标签之间的层次关系，即标签可以按照一定的层次结构组织起来，上下层标签之间存在一定的从属关系。例如，对图片的分类可以是“动物”→“哺乳动物”→“大熊猫”，这种关系可以被用来帮助模型进行更准确的分类。

层次式多标签分类通常涉及到构建一个标签层次树或图，树的根节点表示最一般的标签，而叶子节点表示最具体的标签。在训练模型时，需要考虑到标签的层次结构，并且要求模型能够根据输入数据自动学习这种层次关系。因此，层次式多标签分类考虑到了标签之间的相关性和依赖关系，可以更精确地预测不同层次的标签，从而提高了模型的性能。

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