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现有的半监督分类方法由于时间复杂度较高等原因无法用于稍大规模的图像分类.该文根据聚类假设,通过寻找标签在图中进行传播的最主要路径,即最小代价路径,提出了最小代价路径标签传播算法(Minimum Cost Path Label Propagation,MCPLP).该算法通过变形的最小生成树得到无标记样本到标记样本间的最小代价路径,使标记沿着节点间代价最小的路径传播来实现分类,每个节点仅需被传播一次就能得到它们的标记.同时发现本文算法以及其他这类基于图的标签传播半监督分类方法由于构建的稀疏图存在图的连通性问