摘要
标记传播是使用最广泛的半监督分类方法之一.基于共识率的标记传播算法(Consensus Rate-based Label Propaga-tion,CRLP)通过汇总多个聚类方法以合并数据各种属性得到的共识率来构造图.然而,CRLP算法与大多数基于图的半监督分类方法一样,在图中将每个标记样本视为同等重要,它们主要通过优化图的结构来提高算法的性能.事实上,样本不一定是均匀分布的,不同的样本在算法中的重要性也是不同的,并且CRLP算法容易受聚类数目和聚类方法的影响,对低维数据的适应性不足.针对这些问题,文中提出了一种基于加权样本和共识率的标记传播算法(Label Propagation Algorithm Based on Weighted Samples and Consensus-Rate,WSCRLP).WSCRLP算法首先对数据集进行多次聚类,以探索样本的结构,并结合共识率和样本的局部信息构造图;然后为不同分布的标记样本分配不同的权重;最后基于构造的图和加权样本进行半监督分类.在真实数据集上的实验表明,WSCRLP算法对标记样本进行加权和构造图的方法可以显著提高分类准确率,在84％的实验中都优于对比方法.相比CRLP算法,WSCRLP算法不仅具有更好的性能,而且对输入参数具有鲁棒性.
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