1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习正越来越受到人们的重视。
4.部分源码
.......................................................
Cc1 = 1e-5;
Cc2 = 1e-5*Len1/Len2;
Cc0 = 1;
ind = 0;
while((Cc1 < Cc0 || Cc2 < Cc0) & ind <= 5)
ind = ind + 1
Len1 = size(Dp,1);
Len2 = size(Dn,1);
H =[Dp,ones(Len1,1)];
G =[Dn,ones(Len2,1)];
QG = G*inv(H'*H+0.05*eye(size(H'*H,1)))*G';
Q0 = inv(H'*H+0.05*eye(size(H'*H,1)))*G';
FF =-ones(Len2,1);
%限制
Lmin = zeros(Len2,1);
Lmax = c1*ones(Len2,1);
x0 = Cc1*ones(Len2,1);
%解决QPsvm
[x,fval] = quadprog(QG,FF,[],[],[],[],Lmin,Lmax,x0);
C1 =-Q0*x;
G = [Dp,ones(Len1,1)];
H = [Dn,ones(Len2,1)];
QG = G*inv(H'*H+0.05*eye(size(H'*H,1)))*G';
Q0 = inv(H'*H+0.05*eye(size(H'*H,1)))*G';
FF =-ones(Len1,1);
%限制
Lmin = zeros(Len1,1);
Lmax = c2*ones(Len1,1);
x0 = Cc2*ones(Len1,1);
% 求最优解x
[x,fval] = quadprog(QG,FF,[],[],[],[],Lmin,Lmax,x0);
C2 =-Q0*x;
Cc1 = 4*Cc1;
Cc2 = 4*Cc2;
end
tsvm_mdoel{1} = C1;
tsvm_mdoel{2} = C2;
end
05_054_m
