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基于圖的局部與全局一致性（LGC）半監(jiān)督學習方法具有較高的標注正確率，但時間復雜度較高，難以適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較大的實際應用場景。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)集中篩選出多個中心點，以每個中心點為簇中心進行局部聚類，并以中心點為頂點構(gòu)建圖，實現(xiàn)基于LGC的半監(jiān)督學習。實驗結(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，在標注正確率和算法執(zhí)行時間上優(yōu)勢明顯。
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