Label propagation算法初解

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#机器学习 #算法 #label #标签

Label Propagation算法是一种基于图的半监督学习方法，通过计算节点间相似性进行标签传播。算法包括初始化、计算传播概率、定义标注矩阵、节点概率分布更新和收敛过程。在实际应用中，需要确定收敛条件，并解决数据不平衡问题。目前，对于具体收敛标准的理解还不清晰，将继续研究学习。

        最近看了下Label propagation算法，说实话直接看朱晓进的原著论文感觉还是蛮复杂的（公式有点多而且我的英语真心不咋的），后来偷懒网上找了下中文的相关论文和博客才算稍微弄懂了点。

     首先，LP算法是一个基于图的半监督学习的算法。类似于监督学习算法中的KNN算法，假设越相近的点更有可能具有相同的类别标签，然后根据少量的有标签的样本，根据一些规则判断相邻节点之间的相似性，根据相似性对为未标签的样本进行标记。算法的描述如下：

    输入：u个未标注数据，l个标注数据及类别C

    输出：u个未标注数据的标注

     1.初始化，利用公式

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Label Propagation标签传播算法原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-29 1350
Label Propagation标签传播算法原理与代码实例讲解 关键词：标签传播算法, 半监督学习, 图算法, 社区发现, 分类, 机器学习 1. 背景介绍 在机器学习领域，我们常常面临这样的情况：海量的数据
【课堂笔记】标签传播算法Label Propagation Algorithm（LPA）
qq_40432278的博客
05-31 1195
关键在于有已知标签的点的存在，它们从始至终都是稳定的。而每次更新，不确定的点都会根据相似性从邻居那里获取信息，从而使信息不断在图中散布，稳定性从确定点开始不断影响不确定的点，最终使整张图趋于稳定。在许多现实世界的机器学习任务中，获取大量标注数据（即带有正确标签的样本）成本高昂，例如需要专家参与（如医疗影像标注）或耗费大量时间（如语音转录）。（流形假设：相似的数据点倾向于具有相同标签）将已知标签传播到未标注数据，挖掘未标注数据的潜在结构。上，相似的数据点（即在流形上靠近的点）更有可能具有相同的标签。
Label Propagation
绿箭侠
09-25 1202
Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法，也可以是说是一种划分小团体的算法。这种社区划分的方法有很多，LPA只是一种最简单的一种。比如，以微博为例，用户在微博上可以关注感兴趣的人，同样也会被其他人关注，这样用户和用户之间就存在了关系，使用LPA就可以对用户进行聚类...
半监督学习——LabelPropagation
youif的博客
03-15 793
print(__doc__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import svm from sklearn.semi_supervised import label_propagation rng = np.random.RandomSta...
深度探索：机器学习中的Label Propagation算法（基于图论的半监督学习方法）原理及其应用
qq_51320133的博客
04-15 2127
Label Propagation算法作为一种基于图论的半监督学习方法，有效地利用了数据的内在结构和未标注样本信息，降低了对标注数据的依赖。尽管存在对初始标签敏感、易陷入局部最优等局限性，但在图像分类、社交网络分析、生物信息学等领域展现了良好的应用前景。未来的研究方向可能包括：探索更稳健的标签初始化策略、设计抗噪声和异常值的相似度计算方法、结合深度学习模型提升模型表示能力等。随着半监督学习理论和技术的不断发展，Label Propagation及其变种算法将在更大范围内推动机器学习在标注数据有限情况下的应用
label propagation 标签传播
qq_34845880的博客
03-02 2795
最近在研究时间序列的半监督算法，看到这个算法，就记录了下来。 转载自：标签传播算法（Label Propagation）及Python实现_zouxy09的专栏-优快云博客_标签传播算法 半监督学习（Semi-supervised learning）发挥作用的场合是：你的数据有一些有label，一些没有。而且一般是绝大部分都没有，只有少许几个有label。半监督学习算法会充分的利用unlabeled数据来捕捉我们整个数据的潜在分布。它基于三大假设： 1）Smoothness平滑假设：相似的数据具..
neo4j实现Label Propagation算法
weixin_51432117的博客
11-25 964
文章目录创建属性图一、属性图如下二、算法实现1.命名图2.stream模式执行算法3.stream模式执行算法（加权）4.预定义标签传播总结 创建属性图 CREATE (alice:User {name: 'Alice', seed_label: 52}), (bridget:User {name: 'Bridget', seed_label: 21}), (charles:User {name: 'Charles', seed_label: 43}), (doug:User {name:
一种基于Label Propagation半监督算法的检测方案
最新发布
10-05
Label Propagation算法的基本步骤可以分为以下几个部分。首先，构建一个图结构，图中的每个节点代表一个样本，样本之间的边代表样本之间的相似度。图的构建可以使用不同的方法来衡量样本间的相似性，如K近邻(KNN)...
Label propagation
Zoe_Su的博客
11-08 1225
label propagation(标签传播)label propagation 原理label propagation是一种半监督学习算法，主要基于三种假设： - 平滑假设： 相似的数据具有相同的label - 聚类假设： 处于同一聚类下的数据具有相同的label - 流形假设： 处于同一流行结构下的数据具有相同的label步骤： 1.构建相似矩阵 2. 标签传播 构建相似矩阵 标签传播算
LabelPropagation:通过“在大型网络中检测社区结构的近线性时间算法”对标签传播进行NetworkX实现（Physical Review E 2008）
04-13
标签传播 ⠀ ⠀ 在大型网络中检测社区结构的近线性时间算法的NetworkX实现（Physical Review E 2008）。 抽象的 社区检测和分析是了解各种现实世界网络的组织的一种重要方法，并且在各种问题中都有应用，例如在社会社区中形成共识或在生化网络中识别功能模块。 当前使用的在大规模现实世界网络中标识社区结构的算法需要先验信息，例如社区的数量和大小，或者在计算上昂贵。 在本文中，我们研究了一种简单的标签传播算法，该算法仅将网络结构用作其指南，既不需要优化预定义的目标函数，也不需要有关社区的先验信息。 在我们的算法中，每个节点都使用唯一的标签初始化，并且每个节点在每个步骤都采用其大多数邻居当前具有的标签。 在此迭代过程中，密集连接的节点组在唯一标签上形成共识，以形成社区。 我们通过将算法应用于已知社区结构的网络来验证该算法。 我们还证明了该算法几乎花费了线性时间，因此与迄今为止
Label Propagation Algorithm(LPA)
八刀一闪的专栏
05-18 5162
import networkx as nx import random def getMaxNeighborLabel(G,node_index):     dict = {}     for neighbor_index in G.neighbors(node_index):         neighbor_label = G.node[neighbor_index]["la
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null的专栏
12-05 2万+
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Label Propagation Algorithm
lqj_614_19的专栏
09-09 1276
Label Propagation Algorithm 简介 标签传播算法(label propagation algorithm，LPA)是Zhu等人2002年提出的一种基于图的半监督学习方法。其基本思想是用部分已标记标签的节点预测所有未标记的节点标签信息。Usha等人于2007年首次将LPA用于社区检测。标签传播的半监督学习形式为 minf∑i=1L∥fi−yi∥2+λ∑ijL+UW...
lpa 半监督学习 之--标签传播算法
weixin_34297704的博客
09-15 2001
众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型，期待这个模型能学习到数据的分布，以期对未来没有见到的样本做预测。那这个性能的源头--训练数据，就显得非常感觉。你必须有足够的训练数据，以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以，这样学习到的模型才有意义。那...
【干货】用半监督学习方法处理标签（上）Label Propagation
CDA数据分析师
01-22 1108
考虑一种棘手的情况：训练数据中大部分样本没有标签。此时，我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额外的未标记数据，更好地捕捉数据分布的潜在形状，并在新样本上的泛化能力更强。当我们只有非常少量的已标记数据，同时有大量未标记数据点时，这种算法可以表现得非常出色。在sklearn中，基于图算法的半监督学习有Label Propagation和Label Spreading两种。他们的主要区别是第二种方法带有正则化机制。
标签传播算法：连接未标记与标记数据的桥梁
chen的博客
04-14 1486
标签传播（Label Propagation）是一种半监督学习方法，用于数据分类。它特别适合于那些标签稀缺的情况，即大部分数据没有标签，少部分数据有标签。标签传播算法利用数据的相似性将已知的标签信息传播到未标记的数据中。这种方法在和分析中特别有用。
阅读 Label Propagation through Linear Neighborhoods 感想
qq_33856563的博客
09-30 872
文章 Label Propagation through Linear Neighborhoods  中给出了一种类别转移的方法，通过迭代对未标记样本进行标记。 公式中ti是最初始的样本类别，w_ij 是权重。通过迭代获得最后的未标记样本的类别。 通过分析得到，最后的收敛的解是和公式（13）是一致的。 特点： 1：不用求矩阵的逆。 2：在构造w_ij的时候利用 和LLE类似的思想
《Label Propagation via Teaching-to-Learn and Learning-to-Teach》阅读笔记
wdian2012的博客
03-21 507
原论文链接：http://ieeexplore.ieee.org/document/7447818/ 下载链接： http://www.escience.cn/system/download/79676 传统的机器学习技术分为两类，一类是无监督学习，一类是监督学习。 无监督学习只利用未标记的样本集，而监督学习则只利用标记的样本集进行学习。但在很多实际问题中， 只有少量的带有...
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