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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>最大化AUC關系的PU分類應用及相關算法

      最大化AUC關系的PU分類應用及相關算法

      2021-04-07 | pdf | 4.37 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　正例未標注分類簡稱PU分類，由于只有正例樣本與未標注樣本，傳統的分類方法在PU分類中往往效果不甚理想。為此利用PU分類下的AUC與傳統分類下的AUC關系，提出了將傳統分類方法中AUC作為目標函數應用到PU分類中，利用高斯核函數將原始樣本映射到高維空間使數據線性可分。通過優化AUC目標函數得到解析解避免了多次迭代的麻煩，并可以推導岀増量公式，加快了運算速度。實驗結果表明，所提算法實現了與訓練集內所有正例與負例標簽都已知的理想支持向量機（SVM）相近的性能，并且實現了快速増量是處理現實問題的有力工具。

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