研究了在正例和未标记样本场景下不确定样本的分类问题,提出了一种新的算法NNPU(nearest neighbor algorithm for positive and unlabeled learning)。NNPU具有两种实现方式:NNPUa和NNPUu。在UCI标准数据集上的实验结果表明,充分考虑数...研究了在正例和未标记样本场景下不确定样本的分类问题,提出了一种新的算法NNPU(nearest neighbor algorithm for positive and unlabeled learning)。NNPU具有两种实现方式:NNPUa和NNPUu。在UCI标准数据集上的实验结果表明,充分考虑数据不确定信息的NNPUu算法要比仅仅考虑样本中不确定信息均值的NNPUa算法具有更好的分类能力;同时,NNPU算法在对精确数据进行分类时,比NN-d、OCC以及aPUNB算法性能更优。展开更多
基金The National Natural Science Foundation of China under Grant No.60873196the Fundamental Research Funds for the Central Universities under Grant No.QN2009092~~
文摘研究了在正例和未标记样本场景下不确定样本的分类问题,提出了一种新的算法NNPU(nearest neighbor algorithm for positive and unlabeled learning)。NNPU具有两种实现方式:NNPUa和NNPUu。在UCI标准数据集上的实验结果表明,充分考虑数据不确定信息的NNPUu算法要比仅仅考虑样本中不确定信息均值的NNPUa算法具有更好的分类能力;同时,NNPU算法在对精确数据进行分类时,比NN-d、OCC以及aPUNB算法性能更优。
