基于非负稀疏图的半监督学习

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1、中国科学技术大学硕士学位论文基于非负稀疏图的半监督学习作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：沈泽凡计算机应用技术徐林莉副教授二O一四年四月十四日Non-_negativeSparseGraphbasedSemi_Supervised—Learning1●一Author’SName：Ze胁Shenspeciality：ComputerApplicati。nTecllll01。斟Supervisor：ass．Prof．LiIlliXuFinishedtime：April14th，2014n，1，．meh3一∞怜fn凶Oey—J弓；dOSbS引rnj一№bCS耽弱旷m■■I●引

2、矿民bn朗m沁OCKU&乱i：i旷”沧m．SS怜。Bed垤d■■■-L■l-芒A中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：递津幻签字日期：丝!丝!￡!!艺中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和

3、借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。I勺公开口保密(年)作者签名：i塑透!：坠导师签名：蜱签字日期：!坐丝』0墨—一签字日期：羔型乙丘卜摘要摘要半监督学习是机器学习中一个重要的研究领域。半监督学习通过使用少量标记数据并辅助以大量未标记数据进行学习，在尽可能减少人工标注代价的前提下尝试提高学习器的性能。基于图的半监督学习算法由于其直观、可解释性好且分类性能较强等优点一直颇受研究者们的青睐。这类方法先通过数

4、据间的关联构建一个数据关系图，然后在此基础上使用标签传播算法来得到未标记数据的标记。本文在非负稀疏表示的基础上，分别针对单视图数据(仅有一个特征集合)和多视图数据(包含多个特征集合)提出了各自的图构建算法。本文主要的研究工作与贡献可以总结如下：(1)在单视图情况下，通过对非负稀疏表示优化问题的等价转化，提出了基于非负稀疏表示的图构建算法SBM．graph。在三个真实的图像数据集上的实验结果表明了该算法能够更好的描述数据样本中潜在的结构信息。(2)在多视图情况下，提出了多视图的非负稀疏图构建算法MVNSR-graph，算法的主要思想是通过学习一个多视图联合的表示矩阵来尽可能的

5、利用到多个视图所包含的数据结构信息。在一个人工多视图数据集和三个真实的多视图图像数据集上的实验结果表明，本文提出的算法能够较好的利用到多个视图的数据信息。关键词：基于图的半监督学习非负稀疏表示分割Bregman算法多视图学习摘要ⅡABSTRACTSemi-Supervisedlearning(SSL)isoneofthemostimportantresearchareasinmachinelearning．Toavoidusingmuchrmnualwork，semi—supervisedlearningtriestoimprovethelearners’performan

6、cebyusmgafewlabeleddataandanarrountofunlabeleddatasimultaneously．Amongexistingsemi-supervisedlearningmethods，graph-basedsemi-supervisedlearningalgorithmshavereceivedmuchattentionsbecauseofitsintuition,interpretabilityandperforrmnce．Thesealgorithmslrytoconstructagraphwhichcanrepresenttherel

7、ationshipbetweendatasamples，followedbytraditionallabelpropagationa】gorithmstolabeltheurdabeleddata．Thisdissertationproposestwoalgorithmstodealwithsingle—viewandmulti-viewcasesrespectivelybasedonnonnegativesparserepresemation(ys鼬．Therminworkandcontributionofthi