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正例未標注分類簡稱PU分類，由于只有正例樣本與未標注樣本，傳統(tǒng)的分類方法在PU分類中往往效果不甚理想。為此利用PU分類下的AUC與傳統(tǒng)分類下的AUC關系，提出了將傳統(tǒng)分類方法中AUC作為目標函數(shù)應用到PU分類中，利用高斯核函數(shù)將原始樣本映射到高維空間使數(shù)據(jù)線性可分。通過優(yōu)化AUC目標函數(shù)得到解析解避免了多次迭代的麻煩，并可以推導岀増量公式，加快了運算速度。實驗結果表明，所提算法實現(xiàn)了與訓練集內(nèi)所有正例與負例標簽都已知的理想支持向量機（SVM）相近的性能，并且實現(xiàn)了快速増量是處理現(xiàn)實問題的有力工具。
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