用改进的1-DNF算法获取最强反例集合的方法

利用正样例集合和未标识样例集合获取初始的最强反例集合是使用两步框架方法构造一个面向PU问题文本分类器的基础。该文指出了使用1-DNF算法抽取初始的最强反例集合的局限性,提出了对算法1-DNF的改进方法。实验结果表明,与原算法相比,它大大增加了获取的最强反例数目,加快了算法的收敛速度,提高了分类器的精度。