Semi-supervised K-Nearest Neighbors
Semi-supervised KNN erweitert den klassischen K-Nearest Neighbors-Algorithmus, um große Mengen unbeschrifteter Daten neben einem kleinen Satz beschrifteter Daten zu nutzen. Durch den Aufbau eines KNN-Graphen über alle Beobachtungen und die Weitergabe bekannter Beschriftungen über die Kanten des Graphen leitet die Methode Beschriftungen für unbeschriftete Punkte ab, ohne dass eine teure manuelle Annotation jedes Samples erforderlich ist.
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Quellen
- 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
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
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- Label PropagationMaschinelles Lernen↔ compare
- Semi-supervised Gaussian ProcessMaschinelles Lernen↔ compare
- Semi-Supervised LearningMaschinelles Lernen↔ compare
- Halb-überwachte Support Vector MachineMaschinelles Lernen↔ compare
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