K-نزدیکترین همسایگی نیمهنظارتشده
K-نزدیکترین همسایگی نیمهنظارتشده (Semi-supervised KNN) الگوریتم کلاسیک K-نزدیکترین همسایگی را گسترش میدهد تا از مجموعههای بزرگ داده بدون برچسب در کنار مجموعهای کوچک از دادههای برچسبدار بهرهبرداری کند. با ساختن یک گراف KNN بر روی تمام مشاهدات و انتشار برچسبهای شناختهشده از طریق یالهای گراف، این روش برچسبها را برای نقاط بدون برچسب استنتاج میکند بدون اینکه نیاز به حاشیهنویسی دستی پرهزینه برای هر نمونه باشد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
نقشهٔ روش
همسایگی روشهای مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.
منابع
- 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
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
کدام روش؟
این روش را در کنار نزدیکترین روشهای خویشاوندش بگذارید و آنها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتابها را روی میز میگشاید؛ انتخاب با شماست.
- انتشار برچسب (Label Propagation)یادگیری ماشین↔ مقایسه
- فرایند گوسی نیمهنظارتشدهیادگیری ماشین↔ مقایسه
- یادگیری نیمهنظارتشدهیادگیری ماشین↔ مقایسه
- ماشین بردار پشتیبان نیمهنظارتشدهیادگیری ماشین↔ مقایسه
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →