除了 SVM，还有哪些分类模型可以通过仅包含正样本的数据集进行训练？在这种情况下，通常已知哪些模型表现更好？
更新：我的意思是由以下引用的句子描述的问题：
- “一类 SVM 是一种无监督算法，它学习用于新颖性检测的决策函数：将新数据分类为与训练集相似或不同”。
- “但是，如果你只有一类数据，而目标是测试新数据并找出它是否与训练数据相似呢？”。
处理单类分类问题的分类模型有哪些？
机器算法验证
机器学习
分类
支持向量机
一类
2022-04-10 11:59:44
2个回答
构建一类分类器有很多可能性。我在作者身份验证的背景下编写了许多简单的算法。这里只给出一个作者 X 的正样本，因此任务是判断给定文档是否由 X 撰写。但是，它可以通过调整特征来适应除作者身份验证之外的其他领域。这是我的两篇论文：
奥伦·哈尔瓦尼、卢卡斯·格拉纳、英娜·沃格尔。在没有明确特征和阈值的情况下验证作者身份：Pasi G.、Piwowarski B.、Azzopardi L.、Hanbury A.（编辑）信息检索进展。ECIR 2018。计算机科学讲义，第 10772 卷。Springer, Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-319-76941-7_34
O. Halvani 和 M. Steinebach，“基于集成学习的高效内在作者身份验证方案”，2014 年第九届可用性、可靠性和安全性国际会议，2014 年，第 571-578 页，doi：10.1109/ARES.2014.84。