K-Përafërtit më të Afërt gjysmë-mbikëqyrës
K-Përafërtit më të Afërt (KNN) gjysmë-mbikëqyrës shtrin algoritmin klasik K-Përafërtit më të Afërt për të shfrytëzuar grupe të mëdha të dhënash pa etiketë, krahas një grupi të vogël të etiketuar. Duke ndërtuar një graf KNN mbi të gjitha vëzhgimet dhe duke përhapur etiketat e njohura përmes lidhjeve të grafikut, metoda inferon etiketa për pikat pa etiketë pa kërkuar shënime manuale të kushtueshme për çdo mostër.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Harta e metodave
Lagjja e metodave të lidhura — zgjidhni një nyje për të eksploruar.
Burimet
- 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
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
Cila metodë?
Vendoseni këtë metodë pranë të afërmeve të saj më të ngushta dhe lexojini krah për krah — biblioteka i shtron librat mbi tryezë; zgjedhja është e juaja.
- Propagimi i EtiketimeveMësimi i makinës↔ krahaso
- Proces Gausian Gjysmë-i MbikëqyrurMësimi i makinës↔ krahaso
- Mësimi Gjysmë i MbikëqyrurMësimi i makinës↔ krahaso
- Makina Mbështetëse Vektoriale Gjysmë-e MbikëqyrurMësimi i makinës↔ krahaso
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →