ScholarGate
Asistent
Machine learningMachine learning

Polosupervízované K-najbližších susedov

Polosupervízované KNN rozširuje klasický algoritmus K-najbližších susedov tak, aby okrem malej označenej sady využíval aj rozsiahle množstvo neoznačených dát. Konštrukciou KNN grafu nad všetkými pozorovaniami a propagáciou známych označení cez hrany grafu, metóda inferuje označenia pre neoznačené body bez potreby nákladnej manuálnej anotácie každej vzorky.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba

Odkazujú sem

ScholarGateSemi-supervised K-nearest neighbors (Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026