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基于圖的局部與全局一致性（LGC）半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法具有較高的標(biāo)注正確率，但時(shí)間復(fù)雜度較高，難以適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較大的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。從縮小圖的規(guī)模人手，提出一種全局一致性優(yōu)化方法。使用改進(jìn)后的密度峰值聚類算法，迭代地從數(shù)據(jù)集中篩選出多個(gè)中心點(diǎn)，以每個(gè)中心點(diǎn)為簇中心進(jìn)行局部聚類，并以中心點(diǎn)為頂點(diǎn)構(gòu)建圖，實(shí)現(xiàn)基于LGC的半監(jiān)督學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的LGC方法在D31、 Aggregation等數(shù)據(jù)集上具有較好的魯棒性，在標(biāo)注正確率和算法執(zhí)行時(shí)間上優(yōu)勢(shì)明顯。
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