使用sklearn实现基于svm的半监督学习

在Scikit-Learn库中，支持向量机（SVM）可以结合半监督学习的方法来进行处理。半监督学习是指在训练数据集中只有一小部分有标记（已知类别），而大部分数据无标签。以下是使用Scikit-Learn实现基于SVM的半监督学习的一个基本步骤：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.semi_supervised import LabelPropagation
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

2. 加载数据集，可以选择自带的数据集如`digits`，或者自行准备部分带标签和部分无标签的数据。

3. 对数据进行预处理，包括标准化（对于数值型特征）：

X, y = load_digits(return_X_y=True)  # 假设digits是加载的数据集
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

4. 针对半监督学习，通常选择Label Propagation算法，它是基于图模型的半监督学习技术：

# 创建LabelPropagation对象
lp = LabelPropagation(kernel='rbf', n_neighbors=5, max_iter=100)

# 将部分标签信息传递给算法，剩下的作为未标记数据
lp.fit(X[labels], y[labels])  # labels是已知类别的索引

# 预测剩余数据的标签
predictions = lp.predict(X)

5. 结果评估：

accuracy = accuracy_score(y[labels], predictions)
print(f"Accuracy with semi-supervised SVM: {accuracy}")