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摘要
标记传播是使用最广泛的半监督分类方法之一。基于共识率的标记传播算法（Consensus Rate-based Label Propagation，CRLP）通过汇总多个聚类方法以合并数据各种属性得到的共识率来构造图。然而，CRLP算法与大多数基于图的半监督分类方法一样，在图中视每个标记样本都同等重要，它们主要通过优化图的结构来提高算法的性能事实上，样本不一定是均匀分布的，不同的样本在算法中的重要性是不同的，并且CRLP算法容易受聚类数目和聚类方法的影响，对低维数据的适应性不足。针对这些问题，文中提出了一种基于加权样本和共识率的标记传播算法（Label Propagation Algorithm...
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