MATLAB鸢尾花数据集图半监督学习分类实现

半监督学习是一种利用有标签和无标签数据的机器学习技术，对于标签缺失的数据可以通过无标签数据的信息进行学习。本文将介绍如何使用 MATLAB 对鸢尾花数据集进行半监督学习分类。

## 数据集简介

鸢尾花数据集是一个经典的分类数据集，包含了 3 类不同种类的鸢尾花，每类鸢尾花有 50 个样本，共 150 个样本。每个样本包含了 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

## 导入数据

首先需要将数据导入 MATLAB 中，可以使用 `csvread` 函数读取数据集文件，也可以直接使用 `load` 函数加载数据集。

data = csvread('iris.csv');
X = data(:, 1:4);
y = data(:, 5);

## 标记部分数据

在半监督学习中，我们需要先标记一部分数据作为有标签数据，这里我们选择标记前 10 个样本。

labeled_idx = 1:10;
unlabeled_idx = 11:size(X, 1);

labeled_X = X(labeled_idx, :);
labeled_y = y(labeled_idx);

## 构建分类器

接下来我们使用支持向量机（SVM）作为分类器，使用有标签数据训练 SVM 模型。

svm_model = fitcsvm(labeled_X, labeled_y);

## 利用无标签数据学习

现在我们可以利用无标签数据对 SVM 模型进行优化。在半监督学习中，通常使用协同训练（co-training）或自训练（self-training）方法来利用无标签数据进行学习。

### 协同训练

协同训练是一种基于两个互补的分类器共同学习的方法，假设我们有两个分类器 $C_1$ 和 $C_2$，它们使用不同的特征来进行分类。我们将 $C_1$ 训练在有标签数据上，然后将 $C_2$ 训练在无标签数据上，并使用 $C_1$ 对 $C_2$ 预测的样本进行筛选，将预测结果置信度较高的样本加入有标签数据中，然后重新训练 $C_1$ 和 $C_2$。重复这个过程直到达到一定的迭代次数或者准确率。

unlabeled_X = X(unlabeled_idx, :);

co_train_model_1 = fitcsvm(labeled_X, labeled_y);
co_train_model_2 = fitcsvm(unlabeled_X, predict(co_train_model_1, unlabeled_X));

for i = 1:10
    [pred, score] = predict(co_train_model_2, unlabeled_X);
    [~, idx] = sort(max(score, [], 2), 'descend');
    labeled_X = [labeled_X; unlabeled_X(idx(1), :)];
    labeled_y = [labeled_y; pred(idx(1))];
    co_train_model_1 = fitcsvm(labeled_X, labeled_y);
    co_train_model_2 = fitcsvm(unlabeled_X, predict(co_train_model_1, unlabeled_X));
end

### 自训练

自训练是一种基于单个分类器的方法，假设我们有一个分类器 $C$，我们将其训练在有标签数据上，然后将预测结果置信度较高的样本加入有标签数据中，然后重新训练分类器。重复这个过程直到达到一定的迭代次数或者准确率。

self_train_model = fitcsvm(labeled_X, labeled_y);

for i = 1:10
    [pred, score] = predict(self_train_model, unlabeled_X);
    [~, idx] = sort(max(score, [], 2), 'descend');
    labeled_X = [labeled_X; unlabeled_X(idx(1), :)];
    labeled_y = [labeled_y; pred(idx(1))];
    self_train_model = fitcsvm(labeled_X, labeled_y);
end

## 测试分类器

现在我们可以使用测试集来评估我们的分类器的性能了。

test_X = X(141:end, :);
test_y = y(141:end);

co_train_pred = predict(co_train_model_1, test_X);
co_train_acc = sum(co_train_pred == test_y) / numel(test_y);

self_train_pred = predict(self_train_model, test_X);
self_train_acc = sum(self_train_pred == test_y) / numel(test_y);

## 总结

本文介绍了如何使用 MATLAB 对鸢尾花数据集进行半监督学习分类，包括了构建分类器、标记部分数据、利用无标签数据学习以及测试分类器。半监督学习是一种非常实用的机器学习技术，可以在标签数据较少的情况下提升分类器的性能。