自适应近邻的极小极大标签传播

摘要 极小极大标签传播是一种半监督分类方法,具有时间复杂度低的优势.该方法需要利用K近邻图构建稀疏相似度矩阵,对于不同的数据,如何确定K的值是个问题;如果固定K值,可能因为其值不合适导致图不连通,从而出现标签传不到某些数据,即有的数据不能被分类的问题.本文提出了一种基于自适应近邻的极小极大标签传播的方法.该方法针对图像分类问题,计算出每个样本点的自适应近邻,解决了选取的K值不合适而造成的图不连通问题,并且提高了算法的分类正确率