计算机研究与发展

作者：康昭,刘亮,韩蒙,

关键词：半监督分类, 转换学习, 图构建, 标签传播, 表征学习,

近年来，基于图的半监督分类是机器学习与模式识别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，尤其是图的构建方法和数据的质量.为解决上述问题，提出了一种基于转换学习的半监督分类（semi-supervisedclassificationbasedontransformedlearning，TLSSC）算法.不同于已有的大多数半监督分类算法，此算法试图学习到一个转换空间，并在该空间上构建图，进行标签传播.具体来说，此算法建立了一个统一的联合优化框架，其由3个部分组成：1）使用转换学习将原始数据映射到转换空间中；2）借鉴数据自表示思想，在转换空间上学习一个图；3）在图上进行标签传播.这3个步骤交替进行、互相促进，避免低质量图导致的次优解.对人脸和物品数据集进行实验，结果表明所提出的TLSSC算法在大部分情况下优于现有的其他算法.

来源：2023年第1期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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