matlab代码实现半监督分类分析

资 源 简 介

matlab代码实现半监督分类分析

详 情 说 明

半监督分类分析是一种结合少量标注数据和大量未标注数据的机器学习方法，特别适用于标注成本高的场景。MATLAB提供了丰富的工具包来实现这类算法，下面介绍典型的实现思路。

数据准备阶段 半监督分类需要将数据集分为标注样本（labeled）和未标注样本（unlabeled）。通常使用`load`或`readtable`导入数据后，通过随机抽样保留5%-20%的标注数据，其余作为未标注集。建议对特征进行标准化（如`zscore`函数）以提升算法稳定性。

核心算法选择 MATLAB中常见的实现方式包括： 自我训练（Self-training）：先用标注数据训练基分类器（如SVM或决策树），预测未标注数据的高置信度样本，将其加入训练集迭代优化。 图半监督学习：基于`graph`函数构建样本相似度图，利用标签传播（Label Propagation）算法扩散已知标签。 协同训练（Co-training）：若特征可拆分，用两个分类器相互提供伪标签，通过`fitcsvm`等函数实现多视图学习。

关键参数调优 迭代次数需权衡计算成本与性能提升（通常10-50次）。 伪标签的置信度阈值影响稳定性，建议从0.9开始逐步调整。 图算法的邻接矩阵可通过高斯核相似度计算，带宽参数σ用交叉验证确定。

结果验证 使用`confusionmat`计算混淆矩阵，或通过`crossval`进行K折验证。注意评估指标（如准确率、F1-score）需同时考虑标注集和伪标注集的表现。

参考文献通常指向《Semi-Supervised Learning》专著或相关IEEE论文，实现时建议结合MATLAB的机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）和优化函数。对于高维数据，可先使用`pca`降维以提升效率。