半监督学习都有哪些常用方法？

半监督学习是一种机器学习方法，其中一部分数据是已经标记过的(有标签的)，而另一部分数据是未标记的(无标签的)。

常用的半监督学习方法有：

1. 自动编码器：通过训练一个自动编码器来学习数据的高维表示，从而对无标签的数据进行分类。

2. 深度监督生成对抗网络(Deep supervised GAN)：通过训练一个生成对抗网络来生成新的样本，从而对无标签的数据进行分类。

3. 半监督支持向量机(Semi-supervised SVM)：通过在支持向量机中引入一个权值矩阵来处理无标签的数据，从而对数据进行分类。

4. 半监督聚类(Semi-supervised clustering)：通过