作者：沈蕾; 石盛平; 燕继坤不平衡分类未标注数据baggingem
摘要：提出结合单边抽样Bagging与LPU的基本思想对不平衡数据进行分类。主要步骤是：将未标拄实例全标为反类，和正例一起训练单边抽样Bagging学习器，将得到的学习器对未标注实例分类得到可靠的反例（RN），再用正例和RN训练SSBagging学习器。使用Rocchio和EM进行分类是Liu等提出的一种有代表性的LPU。比较了这种LPU和该文提出的方法，发现当数据的不平衡性很明显时,后者要优于前者。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
