摘要
近年来,基于图的半监督分类是机器学习与数据挖掘领域的研究热点之一.该类方法一般通过构造图来挖掘数据中隐含的信息,并利用图的结构信息来对无标签样本进行分类.因此,半监督分类的效果严重依赖于图的质量.文中提出了一种基于光滑表示的半监督分类算法.具体来说,此方法通过应用一个低通滤波器来实现数据的平滑,然后将光滑数据用于半监督分类.此外,所提方法将常见的图构造和标签传播集成到一个统一的优化框架中,使它们互相促进,从而避免低质量图导致的次优解.对人脸和物品数据集进行大量实验,结果表明,所提SRSSC算法在大部分情况下都优于其他算法,从而证明了光滑表示的重要性.
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