半监督流形学习算法

资 源 简 介

半监督流形学习算法

详 情 说 明

半监督流形学习算法是一种结合少量标签数据和大量无标签数据的降维方法，旨在利用数据的内在几何结构进行有效学习。相比于传统的监督学习算法，它更适用于标注数据稀缺的场景，同时能更好地捕捉高维数据的非线性结构。

核心思想 半监督流形学习假设数据分布在低维流形上，并利用有限的标签信息指导无标签数据的嵌入。常见的算法包括半监督拉普拉斯特征映射（Semi-Supervised Laplacian Eigenmaps）和半监督局部线性嵌入（Semi-Supervised LLE）。这些方法通常借助图结构，在原始空间构建邻接图，并结合标签传播技术优化低维表示，使得同类样本在降维后尽可能接近。

实现思路 图构建：基于样本间的距离或相似度构建邻接图，如K近邻或高斯核相似度。 标签传播：将少量标签信息扩散至无标签数据，通常通过图上的平滑约束实现。 流形优化：在保持局部几何结构的同时，利用标签信息调整降维后的坐标，使同类样本聚集。

应用场景 该算法适用于图像分类、文本挖掘和生物信息学等领域，尤其在标注成本高昂时能显著提升模型性能。例如，在医学图像分析中，仅需少量医生标注的数据即可通过半监督流形学习提取有效特征。

扩展思考 未来可探索的方向包括结合深度学习框架（如半监督图神经网络），或引入对抗训练增强流形学习的鲁棒性。