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近年來，基于圖的半監(jiān)督分類是機器學習與數(shù)據(jù)挖掘領域的研究熱點之一。該類方法一般通過構造圖來挖掘數(shù)據(jù)中隱含的信息，并利用圖的結(jié)構信息來對無標簽樣本進行分類。因此，半監(jiān)督分類的效果嚴重依賴于圖的質(zhì)量。文中提岀了一種基于光滑表示的半監(jiān)督分類算法。具體來說，此方法通過應用一個低通濾波器來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的平滑，然后將光滑數(shù)據(jù)用于半監(jiān)督分類。此外，所提方法將常見的圖構造和標簽傳播集成到一個統(tǒng)一的優(yōu)化框架中，使它們互相促進，從而避免低質(zhì)量圖導致的次優(yōu)解。對人臉和物品數(shù)據(jù)集進行大量實驗，結(jié)果表明，所提 SRSSO算法在大部分情況下都優(yōu)于其他算法，從而證明了光滑表示的重要性。
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