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半监督学习：sheng的学习笔记-AI-半监督学习-CSDN博客 

 

什么是图半监督学习

给定一个数据集，我们可将其映射为一个图，数据集中每个样本对应于图中一个结点，若两个样本之间的相似度很高（或相关性很强）​，则对应的结点之间存在一条边，边的“强度”(strength)正比于样本之间的相似度（或相关性）​。

我们可将有标记样本所对应的结点想象为染过色，而未标记样本所对应的结点尚未染色。于是，半监督学习就对应于“颜色”在图上扩散或传播的过程。由于一个图对应了一个矩阵，这就使得我们能基于矩阵运算来进行半监督学习算法的推导与分析。这就是标记传播算法label propagation 

下面这一坨的算法，看看就得了，反正我也没看懂 

二分类问题的标记传播

原理

能量函数

 

 

标签传播算法假定在满足约束条件的条件下，能量函数 最低。其中约束条件为： 

 最优化求解

多类标签传播算法

迭代式标记算法

 

其实上述算法都对应于正则化框架：

 

结论

1）虽然二类标签传播算法和多类标签传播算法理论上都收敛，而且都知道解析解。但是：

因此标签传播算法一般选择迭代算法来实现。 

 

2）图半监督学习方法在概念上相当清晰，且易于通过对所涉及矩阵运算的分析来探索算法性质。

缺点：

• 在存储开销上较大，使得此类算法很难直接处理大规模数据。
• 由于构图过程仅能考虑训练样本集，难以判断新的样本在图中的位置。因此在接收到新样本时，要么将其加入原数据集对图进行重构并重新进行标记传播，要么引入额外的预测机制。

参考：

12.半监督学习 - 三、图半监督学习 - 《AI算法工程师手册》 - 书栈网 · BookStack 

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