lpa 半监督学习 之--标签传播算法_标签分类算法 lpa 流程 输入 有标记样本集 d 根据公式 输出 csdn

  众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型，期待这个模型能学习到数据的分布，以期对未来没有见到的样本做预测。那这个性能的源头--训练数据，就显得非常感觉。你必须有足够的训练数据，以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以，这样学习到的模型才有意义。那非监督学习就是没有任何的labeled数据，就是平时所说的聚类了，利用他们本身的数据分布，给他们划分类别。而半监督学习，顾名思义就是处于两者之间的，只有少量的labeled数据，我们试图从这少量的labeled数据和大量的unlabeled数据中学习到有用的信息。

1、社区及社区发现： 
网络图内部连接比较紧密的节点子集合对应的子图叫做社区（community），各社区节点集合彼此没有交集的称为非重叠型（disjoint）社区，有交集的称为重叠型（overlapping）社区。对给定的网络图寻找其社区结构的过程称为“社区发现”。大体上看，社区发现的过程就是一种聚类的过程。

2、基本思想 
标签传播算法是不重叠社区发现的经典算法，其基本思想是：将一个节点的邻居节点的标签中数量最多的标签作为该节点自身的标签。给每个节点添加标签（label）以代表它所属的社区，并通过标签的“传播”形成同一标签的“社区”结构。

给每个节点添加标签（label）以代表它所属的社区，并通过标签的“传播”形成同一标签的“社区”结构。一个节点的标签取决于它邻居节点的标签：假设节点z的邻居节点有z