Machine learningMachine learning

الجيران الأقرباء شبه المُشرف عليهم (Semi-supervised K-Nearest Neighbors)

يُوسّع خوارزمية الجيران الأقرباء شبه المُشرف عليهم (Semi-supervised KNN) خوارزمية الجيران الأقرباء الكلاسيكية للاستفادة من مجموعات كبيرة من البيانات غير المُصنفة جنبًا إلى جنب مع مجموعة صغيرة مُصنفة. من خلال بناء رسم بياني للـ KNN على جميع الملاحظات ونشر التصنيفات المعروفة عبر حواف الرسم البياني، تستنتج هذه الطريقة تصنيفات للنقاط غير المُصنفة دون الحاجة إلى التسمية اليدوية المكلفة لكل عينة.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Zhu, X. & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link
  2. Chapelle, O., Scholkopf, B. & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateSemi-supervised K-nearest neighbors (Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026