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采用数据点的结构信息可以提高半监督学习的性能。为此,提出一种基于图的半监督学习方法。利用局部尺度转换对不同密度区域中的边权重设置不同的尺度参数,在此基础上构造图的拉普拉斯核分类器进行分类学习。在多个数据集上的实验显示该方法优于其他基于核的半监督分类方法。
基于局部尺度转换的拉普拉斯核方法
【摘 要】
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采用数据点的结构信息可以提高半监督学习的性能。为此,提出一种基于图的半监督学习方法。利用局部尺度转换对不同密度区域中的边权重设置不同的尺度参数,在此基础上构造图的
【机 构】
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天津科技大学经济与管理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年8期
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