Label Propagation
Label Propagation is een op grafen gebaseerd semi-supervised leeralgoritme, geïntroduceerd door Zhu en Ghahramani in 2002, dat klasse-etiketten verspreidt van een kleine set gelabelde knopen naar een grote set ongelabelde knopen door iteratief etiket-informatie te diffunderen langs de randen van een similariteitsgraaf, waarbij de manifold-structuur van de data wordt benut.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Bronnen
- Zhu, X., & Ghahramani, Z. (2002). Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, Carnegie Mellon University. link ↗
- Zhu, X., Ghahramani, Z., & Lafferty, J. (2003). Semi-supervised learning using Gaussian fields and harmonic functions. Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML-2003), pp. 912–919. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Label Propagation (Graph-Based Semi-Supervised Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/label-propagation
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.
- Graaf Neuraal NetwerkNetwerkanalyse↔ compare
- Random ForestMachine learning↔ compare
- Spectrale ClusteringMachine learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →