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一种基于光滑表示的半监督分类算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.33 MB | 2021-04-08

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　　近年来，基于图的半监督分类是机器学习与数据挖掘领域的研究热点之一。该类方法一般通过构造图来挖掘数据中隐含的信息，并利用图的结构信息来对无标签样本进行分类。因此，半监督分类的效果严重依赖于图的质量。文中提岀了一种基于光滑表示的半监督分类算法。具体来说，此方法通过应用一个低通滤波器来实现数据的平滑，然后将光滑数据用于半监督分类。此外，所提方法将常见的图构造和标签传播集成到一个统一的优化框架中，使它们互相促进，从而避免低质量图导致的次优解。对人脸和物品数据集进行大量实验，结果表明，所提 SRSSO算法在大部分情况下都优于其他算法，从而证明了光滑表示的重要性。

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