Polu-supervizované K-nejbližších sousedů
Polu-supervizované KNN rozšiřuje klasický algoritmus K-nejbližších sousedů tak, aby využíval velké množství neoznačených dat spolu s malou označenou množinou. Vybudováním KNN grafu přes všechny pozorování a propagací známých značek přes hrany grafu metoda odvozuje značky pro neoznačené body, aniž by vyžadovala nákladnou manuální anotaci každého vzorku.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Zhu, X. & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B. & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Propagace popiskůStrojové učení↔ compare
- Poloučený Gaussovský procesStrojové učení↔ compare
- Semisupervisední učeníStrojové učení↔ compare
- Polopřeváděné podpůrné vektory (Semi-supervised Support Vector Machine)Strojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →