ScholarGate
Asistent
Machine learningMachine learning

Polu-nadgledani K-najbližih susjeda

Polu-nadgledani KNN proširuje klasični algoritam K-najbližih susjeda kako bi iskoristio velike skupove neoznačenih podataka uz mali označeni skup. Izgradnjom KNN grafa nad svim opažanjima i propagiranjem poznatih oznaka putem bridova grafa, metoda zaključuje oznake za neoznačene točke bez potrebe za skupom ručnom anotacijom svakog uzorka.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateSemi-supervised K-nearest neighbors (Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026