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標記傳播是使用最廣泛的半監督分類方法之一?；诠沧R率的標記傳播算法（ Consensus rate- based l. abel Propagation，CRLP）通過匯總多個聚類方法以合并數據各種屬性得到的共識率來構造圖。然而，CRLP算法與大多數基于圖的半監督分類方法一樣，在圖中將每個標記樣本視為同等重要，它們主要通過優化圖的結構來提高算法的性能。事實上，樣本不一定是均勻分布的，不同的樣本在算法中的重要性也是不同的，并且CRLP算法容易受聚類數目和聚類方法的影響，對低維數據的適應性不足。針對這些問題，文中提出了一種基于加權樣本和共識率的標記傳播算法（ Label Propagation Algorithm Based onWeighted Samples and Consensus-rate， WSCRLP）。 WSCRLP算法首先對數據集進行多次聚類，以探索樣本的結構，并結合共識率和樣本的局部信息構造圖;然后為不同分布的標記樣木分配不同的權重;最后基于構造的圖和加權樣本進行半監督分類在真實數據集上的實驗表眀， WSCRLP算法對標記樣本進行加權和構造圖的方法可以顯著提高分類準確率，在84%的實驗中都優于對比方法。相比CRLP算法， WSCRLP算法不僅具有更妤的性能，而且對輸入參數具有魯棒性。
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