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基于关联分类算法的PU学习研究
一、背景
随着互联网和大数据科技的发展，数据呈现出爆炸式增长的趋势，数据量大、涉及范围广，需要更高效的处理方法。关联分类算法作为机器学习领域的一种重要算法，成功应用于数据挖掘和分类问题中。然而，现实世界中常常存在着正负样本不均衡的情况，传统的分类算法在处理此类问题时效果不佳。因此，这时就需要采用PU学习（PositiveandUnlabeledLearning）算法，解决该问题。
二、关联分类算法
关联分类算法是指在进行数据挖掘和分类时，挖掘不同属性之间的关联效应。主要目的是寻找各种互相关联的因素，找到一些灰色的、模糊的和非显性的规律和因果关系。根据挖掘目标，关联分类算法可以分为以下几类：
1.关联规则挖掘：根据数据集里的事务，找出其中的频繁集合以及它们之间的关联规则。
2.序列关联挖掘：寻找事务数据库里的一些序列模式，产生一些关于时间上的规律和相关因素之间的推论。
3.概念关联挖掘：从多种元素的交叉汇聚中寻找出关键概念和规律，挖掘隐藏在原始数据中的多维知识。
三、PU学习算法
早期的机器学习算法，通常是以有标记数据的形式进行训练，以建立模型。然而，在现实场景中，我们很难集齐所有标记的数据。这就导致算法很难得到充足的信息呈现，进而影响了建模的准确性。而PU学习，旨在解决的就是这个问题。
PU学习，全称PositiveandUnlabeledLearning，是在训练中只提供部分有标记的正例样本，以及非标记的负例样本。在这个设定下，PU学习目的在于，通过最小化正例和未标记数据之间的“虚假”相似度来减少分类误差。PU学习模型通常依赖于数据分布的密度估计，引入额外的负例样本来估计在正例样本之外的空间中的分布。在PU学习中，常见的算法有：
1.伪信号算法（PM）：是最早的PU学习算法之一，其原理是通过良好的模型假设，把未标记样本视为负例样本，则可以通过在联合分布中加入一些假设来构建强化正例样本的新数据集。
2.正数偏置再训练算法（PUBag）：是一个基于再训练的PU学习方法。首先，在正例集合P和未标记样本集合U中，训练一个基础模型。接下来，训练一个调整模型，其目的在于平衡训练数据中正负比例的不均衡性。
四、关联分类算法在PU学习中的应用
关联分类算法在PU学习中的应用主要是通过PU泛函来完成的。PU泛函是一种度量分类器预测能力的指标，即分类器在未标记样本上的平均有效性。在每个被认为可以是正例的未标记实例中，用关联规则挖掘算法计算一个有用性度量，并使用高于局部阈值的那些实例进行计算，从而建立样本的正例子集。然后，使用自然的损失函数（例如错误率）来调整这个子集的边界，从而获得最终分类器。
五、结论
关联分类算法在PU学习中的应用，可以有效避免正负样本不均衡的情况下，分类效果不佳的问题。关联分类可以通过挖掘不同属性之间的关联效应，找出灰色的、模糊的和非显性的规律和因果关系，并通过PU泛函建立样本的正例子集，得到准确的分类器。未来，可以将PU学习算法应用到更广泛的场景中，提高算法在实践中的应用价值。