半监督 matlab

半监督学习是一种机器学习方法，它利用有标签和无标签的数据来进行模型训练。相比于传统的监督学习，半监督学习可以在有限的标签数据下获得更好的性能。

在Matlab中，可以使用以下方法进行半监督学习：

1. 自训练（Self-training）：自训练是一种简单而常用的半监督学习方法。它首先使用有标签数据训练一个初始模型，然后使用该模型对无标签数据进行预测，并将预测结果中置信度较高的样本添加到有标签数据中，再重新训练模型。这个过程迭代多次，直到达到停止条件。

2. 协同训练（Co-training）：协同训练是一种基于多视角的半监督学习方法。它假设数据可以分为多个视角或特征集，每个视角都有一部分有标签数据和无标签数据。协同训练通过同时训练多个分类器，每个分类器只使用其中一个视角的数据进行训练，并利用另一个视角的预测结果来增强训练过程。

3. 标签传播（Label Propagation）：标签传播是一种基于图的半监督学习方法。它将有标签数据和无标签数据构建成一个图，其中节点表示样本，边表示样本之间的相似性或关系。标签传播通过在图上传播已知标签来预测无标签数据的标签。常用的标签传播算法有拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）和标签传播算法（Label Propagation Algorithm）等。