多标签分类在现实中具有广泛的应用前景,并且在文本分类和图像标注等诸多领域得到了广泛的研究。本文提出了一种基于字典学习的多标签分类算法。我们首先将稀疏表示方法和分析字典学习引入到多标签分类器中,得到一个统一的模型。该字典是通过最小化每个标签的重构误差和不一致促进项而获得的,我们在模型中加入了一个分析不相关提取项,以最小化带有对应标签的数据的字典的重构误差,并且最小化没有该特定标签的数据的重构误差。在基于字典学习的基础上,将稀疏编码进行二次投影得到分析字典,使得数据的特征信息提取的更加完整,接着我们针对各个标签分别训练一个二分类器,将其转变为多个二分类问题,最后结合支持向量机来完成分类任务。并且我们将标签与标签之间的关系隐含在分析字典和线性分类器的更新过程当中,更加提高了模型的性能。此外,我们在15个不同领域不同大小的数据集上通过与现有多标签分类方法的比较研究,证明了我们提出的多标签分类方法具有较强的竞争力。对于文中采用的是一个基于分析机制的多标签分类的结构化判别字典学习框架（ADML）,通过将分析判别字典学习、稀疏表示法和线性二分类器无缝地整合到统一的模型中。同时对字典学习和分类器进行优化,得到用于预测的算法模型。我们总结本文的贡献如下:1.首先为每个标签关联的数据建立一个字典模型。分析字典是在普通多标签字典学习的基础上提出的。该目标模型最小化了有对应数据标签的字典的重构误差,同时最小化了没有该特定标签的数据的重构误差。2.为了在不使用代价昂贵的l₀范数或l₁范数约束的情况下计算稀疏编码,我们对稀疏编码系数使用l_2,1范数约束,以此来确保行的稀疏性。由于线性二分类器的联合学习,我们的方法避免了在每个新数据中使用经过训练的字典进行重构过程的额外的时间消耗。值得注意的是,我们在分析字典和线性分类器优化过程中隐式地显示标签与标签之间的相互联系。3.我们在多个不同大小,不同类型的数据集上进行了实验,并且选取多个多标签分类方法作为基准方法,以考察该方法的稳定性。经过一些列的结果分析,证明该方法具有较高的性能。