Polu-nadgledano K-najbližih suseda
Polu-nadgledano KNN proširuje klasični algoritam K-najbližih suseda (K-nearest neighbors) kako bi iskoristio velike skupove neoznačenih podataka uz mali označeni skup. Izgradnjom KNN grafika na svim opservacijama i propagiranjem poznatih oznaka kroz ivice grafa, metoda izvozi oznake za neoznačene tačke bez potrebe za skupom ručnom anotacijom svakog uzorka.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised K-Nearest Neighbors (Label Propagation via KNN Graph). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/machine-learning/semi-supervised-k-nearest-neighbors
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.
- Propagacija oznakaMašinsko učenje↔ compare
- Polu-nadgledani Gausov procesMašinsko učenje↔ compare
- Semi-supervised LearningMašinsko učenje↔ compare
- Polunadzirana mašina potpornih vektoraMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →