基于非负稀疏图的半监督学习的开题报告

基于非负稀疏图的半监督学习的开题报告介绍：半监督学习是一种能够利用少量标记样本和大量未标记样本的学习方法。在实际应用中，只有很少的数据带有正确的标签信息，但是大量的未标记数据可以被利用来提高分类器的性

基于非负稀疏图的半监督学习的开题报告 介绍： 半监督学习是一种能够利用少量标记样本和大量未标记样本的学习 方法。在实际应用中，只有很少的数据带有正确的标签信息，但是大量 的未标记数据可以被利用来提高分类器的性能。因此，半监督学习在许 多实际应用中具有广泛的应用。 在本文中，我们将研究基于非负稀疏图的半监督学习。稀疏图是一 种包括大量节点和少量边的图，其中，每个节点代表一个样本，每条边 代表两个节点之间的相似度。非负稀疏图是一种限制其中节点相似度只 能取非负值的特殊图。在半监督学习中，非负稀疏图可以被用来表示未 标记数据和标记数据之间的相似度，从而通过标记数据来进行分类。 非负稀疏图在半监督学习中的应用是基于一种称为半监督拉普拉斯 矩阵的工具。半监督拉普拉斯矩阵是一种矩阵，它将无标记数据和标记 数据的特征向量结合起来，并利用非负稀疏图将它们联系在一起。利用 半监督拉普拉斯矩阵，未标记样本的标签可以被预测出来，从而提高分 类器的性能。 本文的主要贡献是设计一种新的非负稀疏图算法，用于在半监督学 习中进行分类。我们将基于现有的半监督拉普拉斯矩阵工具来实现我们 的算法，并测试它在多个数据集上的性能。我们希望我们的方法具有较 好的性能和可扩展性，并能够在实际应用中发挥作用。 提纲： 1. 研究背景 1.1 半监督学习 1.2 非负稀疏图 1.3 半监督拉普拉斯矩阵