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| 基于数据模糊性的PU学习研究 | |
| 作者姓名： | 李婷婷 吕佳 |
| 作者单位： | 重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心 |
| 基金项目： | 重庆市自然科学基金资助项目（cstc2014jcyjA40011）；;重庆市教委科技资助项目（KJ1400513）； |
| 摘 要： | PU学习是指从正例样本和无标记样本中训练分类器的一种学习方法.针对传统PU学习中所含初始正例过少,难以有效地从无标记样本中选出可靠负例,且分类过程易受噪声点影响等问题.本文提出了一种基于数据模糊性来提取无标记样本中有效信息的PU学习方法:先对正例无标记样本集进行半监督聚类,选出靠近正例样本的低模糊度数据来扩充初始正例集,并选择远离正例样本的低模糊度数据作为可靠负例;再剪辑掉无标记样本中高模糊度数据;最后在扩充后的正例样本集和可靠负例集上训练分类器,对初始无标记样本集进行分类.在标准数据集上的对比实验证实了提出算法的有效性. |
| 关 键 词： | PU学习 模糊性 可靠负例 噪声点 分类边界 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |