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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 568 - 575 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.4.568
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To model a high performance classifier, it is necessary to have a sufficient amount of data belonging to each class. However, it takes a lot of time and effort to label all collected data with class labels. When labeled multi-class positive data and a lot of unlabeled data are given, it is common to assume that the unlabeled data contains negative data samples that do not belong to any positive class. In this paper, we propose a multi-class positive and unlabeled learning (MPUL) method in high dimensional data to learn a classifier that predicts positive and negative classes from small-sized multi-class positive data and large amounts of unlabeled data. The proposed method performs the expansion of the labeled data by selecting reliable positive and negative data from the unlabeled data and it improves the classification performance alleviating the problem of imbalance between classes. Experimental results using text data showed that the proposed method has obtained high performance improvement compared to the other methods.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 작은 사이즈의 다클래스 양성 데이터 및 레이블이 안 된 데이터에서의 학습
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
J. Bekker and J. Davis, “Learning from Positive and Unlabeled Data: A Survey,” Machine Learning, Vol. 109, pp. 719-760, 2020.
K. Jaskie and A. Spanias, “Positive and Unlabeled Learning Algorithms and Applications: A Survey,” Proceeding of 2019 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA) , pp. 1-8, 2019.
Y. Xu, C. Xu, C. Xu, and D. Tao, “Multi-Positive and Unlabeled Learning,” Proceeding of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 3182-3188, 2017.
C. Park, “Multi-Class Positive and Unlabeled Learning for High Dimensional Data Based on Outlier Detection in a Low Dimensional Embedding Space,” Electronics, Vol. 11, 2789, 2022.
B. Zhang and W. Zuo, “Reliable Negative Extracting Based on kNN for Learning from Positive and Unlabeled Examples,” Journal of Computers, Vol. 4, No. 1, pp. 94-101, 2009.
K. Jaskie and A. Spanias, “Positive and Unlabeled Learning Algorithms and Applications: A Survey,” Proceeding of 2019 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA) , pp. 1-8, 2019.
Y. Xu, C. Xu, C. Xu, and D. Tao, “Multi-Positive and Unlabeled Learning,” Proceeding of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 3182-3188, 2017.
C. Park, “Multi-Class Positive and Unlabeled Learning for High Dimensional Data Based on Outlier Detection in a Low Dimensional Embedding Space,” Electronics, Vol. 11, 2789, 2022.
B. Zhang and W. Zuo, “Reliable Negative Extracting Based on kNN for Learning from Positive and Unlabeled Examples,” Journal of Computers, Vol. 4, No. 1, pp. 94-101, 2009.
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