能否提供一个关于基于极大极小熵原理的半监督领域自适应学习算法的具体实现代码示例？

基于极大极小熵原则的半监督领域自适应学习算法是一种常见的迁移学习方法，它通过最小化源域和目标域之间的分布差异来提高模型在新领域的泛化能力。这里给出的是一个简单的Python代码框架，使用scikit-learn库中的`sklearn.semi_supervised.SelfTrainingClassifier`作为基础实现：

from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载数据集，假设我们有一些有标签的数据和大量无标签数据
X_source, y_source = load_iris(return_X_y=True)
X_unlabeled, _ = load_iris(return_X_y=False) # 假设这部分是无标签的
y_source_encoded = LabelEncoder().fit_transform(y_source)

# 划分少量有标签的数据和大量无标签的数据
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_source, y_source_encoded, test_size=0.1, random_state=42)

# 创建SelfTrainingClassifier实例
clf = SelfTrainingClassifier(base_estimator=None, # 可以选择合适的预训练模型，如SVM、决策树等
                             initial_pool=X_unlabeled,
                             seed=42,
                             n_clusters=5,  # 预设领域聚类数，可以根据需要调整
                             verbose=1)

# 开始半监督学习过程
clf.fit(X_train, y_train, unlabeled_data=X_unlabeled)

# 训练完成后评估模型性能
score = clf.score(X_val, y_val)
print(f"验证集上的准确率: {score}")