資料介紹
正例未標(biāo)注分類簡稱PU分類,由于只有正例樣本與未標(biāo)注樣本,傳統(tǒng)的分類方法在PU分類中往往效果不甚理想。為此利用PU分類下的AUC與傳統(tǒng)分類下的AUC關(guān)系,提出了將傳統(tǒng)分類方法中AUC作為目標(biāo)函數(shù)應(yīng)用到PU分類中,利用高斯核函數(shù)將原始樣本映射到高維空間使數(shù)據(jù)線性可分。通過優(yōu)化AUC目標(biāo)函數(shù)得到解析解避免了多次迭代的麻煩,并可以推導(dǎo)岀増量公式,加快了運算速度。實驗結(jié)果表明,所提算法實現(xiàn)了與訓(xùn)練集內(nèi)所有正例與負例標(biāo)簽都已知的理想支持向量機(SVM)相近的性能,并且實現(xiàn)了快速増量是處理現(xiàn)實問題的有力工具。
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