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本发明公开了一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统，涉及标签分类技术领域，该方法包括：将扩展数据集输入至预置神经网络中进行处理，将预置神经网络的最后一层的输入确定为目标数据集；计算两两目标数据集的协方差矩阵之间的第二相似系数，利用第二相似系数重新构建训练目标集合，将训练目标集合输入至预置神经网络中对其进行训练；将达到训练结束条件的预置神经网络确定为多标签分类网络；捕捉了数据特征之间、各个标签与数据特征之间以及各个标签相互之间的关系，更能够反映出训练数据集中各个标签和数据特征件的相关性，并且将其来训练预置神经网络也可以使最终得到的网络在多标签分类方面具有更强、更精准的能力。