基于Label-Propagation特征提取的knn数据分类仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

       标签传播算法(label propagation)的核心思想非常简单：相似的数据应该具有相同的label。LP算法包括两大步骤：1)构造相似矩阵；2)勇敢的传播吧。

2.1、相似矩阵构建

        LP算法是基于Graph的，因此我们需要先构建一个图。我们为所有的数据构建一个图，图的节点就是一个数据点，包含labeled和unlabeled的数据。节点i和节点j的边表示他们的相似度。这个图的构建方法有很多，这里我们假设这个图是全连接的，节点i和节点j的边权重为：

       这里，α是超参。

       还有个非常常用的图构建方法是knn图，也就是只保留每个节点的k近邻权重，其他的为0，也就是不存在边，因此是稀疏的相似矩阵。

2.2、LP算法

       标签传播算法非常简单：通过节点之间的边传播label。边的权重越大，表示两个节点越相似，那么label越容易传播过去。我们定义一个NxN的概率转移矩阵P：

        Pij表示从节点i转移到节点j的概率。假设有C个类和L个labeled样本，我们定义一个LxC的label矩阵YL，第i行表示第i个样本的标签指示向量，即如果第i个样本的类别是j，那么该行的第j个元素