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針對(duì)基于單圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)（ GSSL）算法的性能受單個(gè)圖質(zhì)量的影V向，且在單視圖數(shù)據(jù)下，大多數(shù)基于多圖的CSSL算法難以使用的問題，提出了一種基于多圖的交替優(yōu)化圖直推方法（MC-GTAM）。首先，使用不同的圖構(gòu)建參數(shù)來構(gòu)建單視圖數(shù)據(jù)下的多個(gè)圖，利用多個(gè)圖來表達(dá)數(shù)據(jù)間關(guān)系；然后，借助交替迭代方式綜合多個(gè)圖的信息，選擇置信度高的未標(biāo)記樣本進(jìn)行偽標(biāo)記并通過權(quán)重權(quán)衡各圖的重要程度，以優(yōu)化多圖上的預(yù)測(cè)函數(shù)的一致性和平滑性；最后通過組合每個(gè)圖的預(yù)測(cè)函數(shù)完成對(duì)所有未標(biāo)記樣本的標(biāo)記。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與經(jīng)典的局部和全局一致（ LGC）、高斯隨機(jī)場(chǎng)和調(diào)和函數(shù)（GFHF）、交替優(yōu)化直推（GTAM）、組合圖拉普拉斯（CGL）算法相比，在COIL20目標(biāo)物體數(shù)據(jù)集和NEC Animal數(shù)據(jù)集上，MC-GTAM的分類錯(cuò)誤率比這些經(jīng)典算法均有下降，表明了該方法具有良好的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MC-GTAM能有效地利用多個(gè)圖來表達(dá)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，獲得更低的分類錯(cuò)誤率。
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