【matlab】基于 K-means 和 Label Propagation 的半监督网页分类

基于 K-means 和 Label Propagation 的半监督网页分类

介绍

半监督学习是一种结合有标签数据和无标签数据的机器学习方法。K-means 是一种无监督聚类算法，而 Label Propagation 是一种基于图的半监督学习算法。通过结合 K-means 和 Label Propagation，可以利用少量有标签数据和大量无标签数据实现网页分类。

应用场景

1. 网页分类：对网页内容进行分类，如新闻、博客、电商等。
2. 文本分类：对文本数据进行分类，如情感分析、主题分类等。
3. 社交网络分析：对社交网络中的用户或内容进行分类。
4. 推荐系统：基于用户行为数据进行分类和推荐。

以下是针对不同应用场景的 MATLAB 代码示例实现，分别展示了基于 K-means 和 Label Propagation 的半监督分类在网页分类、文本分类、社交网络分析和推荐系统中的应用。

---

1. 网页分类：对网页内容进行分类

代码实现

% 加载数据
load('webpage_data.mat'); % 包含特征矩阵 X 和标签向量 Y
num_labels = 100; % 有标签数据数量
num_classes = 5; % 类别数量

% 划分有标签数据和无标签数据
labeled_indices = randperm(size(X, 1), num_labels);
unlabeled_indices = setdiff(1:size(X, 1), labeled_indices);

X_labeled = X(labeled_indices, :);
Y_labeled = Y(labeled_indices);
X_unlabeled = X(unlabeled_indices, :);

% K-means 聚类
kmeans_model = fitckmeans(X_unlabeled, num_classes, 'Distance', 'sqeuclidean');
pseudo_labels = kmeans_model.predict(X_unlabeled);

% 构建图模型
W = pdist2(X, X, 'euclidean'); % 计算距离矩阵
W = exp(-W.^2 / (2 * mean(W(:))^2)); % 高斯核函数
W = W - diag(diag(W)); % 对角线置零

% Label Propagation
Y_all = zeros(size(X, 1), 1);
Y_all(labeled_indices) = Y_labeled;
Y_all(unlabeled_indices) = pseudo_labels;

for iter = 1:100
    Y_all(unlabeled_indices) = W(unlabeled_indices, :) * Y_all / sum(W(unlabeled_indices, :), 2);
end

% 结果评估
Y_pred = Y_all(unlabeled_indices);
Y_true = Y(unlabeled_indices);
accuracy = sum(Y_pred == Y_true) / length(Y_true);
disp(['网页分类准确率: ', num2str(accuracy)]);

---

2. 文本分类：对文本数据进行分类

代码实现

% 加载数据
load('text_data.mat'); % 包含特征矩阵 X 和标签向量 Y
num_labels = 100; % 有标签数据数量
num_classes = 5; % 类别数量

% 划分有标签数据和无标签数据
labeled_indices = randperm(size(X, 1), num_labels);
unlabeled_indices = setdiff(1:size(X, 1), labeled_indices);

X_labeled = X(labeled_indices, :);
Y_labeled = Y(labeled_indices);
X_unlabeled = X(unlabeled_indices, :);

% K-means 聚类
kmeans_model = fitckmeans(X_unlabeled, num_classes, 'Distance', 'sqeuclidean');
pseudo_labels = kmeans_model.predict(X_unlabeled);

% 构建图模型
W = pdist2(X, X, 'euclidean'); % 计算距离矩阵
W = exp(-W.^2 / (2 * mean(W(:))^2)); % 高斯核函数
W = W - diag(diag(W)); % 对角线置零

% Label Propagation
Y_all = zeros(size(X, 1), 1);
Y_all(labeled_indices) = Y_labeled;
Y_all(unlabeled_indices) = pseudo_labels;

for iter = 1:100
    Y_all(unlabeled_indices) = W(unlabeled_indices, :) * Y_all / sum(W(unlabeled_indices, :), 2);
end

% 结果评估
Y_pred = Y_all(unlabeled_indices);
Y_true = Y(unlabeled_indices);
accuracy = sum(Y_pred == Y_true) / length(Y_true);
disp(['文本分类准确率: ', num2str(accuracy)]);

---

3. 社交网络分析：对社交网络中的用户或内容进行分类

代码实现

% 加载数据
load('social_network_data.mat'); % 包含特征矩阵 X 和标签向量 Y
num_labels = 100; % 有标签数据数量
num_classes = 5; % 类别数量

% 划分有标签数据和无标签数据
labeled_indices = randperm(size(X, 1), num_labels);
unlabeled_indices = setdiff(1:size(X, 1), labeled_indices);

X_labeled = X(labeled_indices, :);
Y_labeled = Y(labeled_indices);
X_unlabeled = X(unlabeled_indices, :);

% K-means 聚类
kmeans_model = fitckmeans(X_unlabeled, num_classes, 'Distance', 'sqeuclidean');
pseudo_labels = kmeans_model.predict(X_unlabeled);

% 构建图模型
W = pdist2(X, X, 'euclidean'); % 计算距离矩阵
W = exp(-W.^2 / (2 * mean(W(:))^2)); % 高斯核函数
W = W - diag(diag(W)); % 对角线置零

% Label Propagation
Y_all = zeros(size(X, 1), 1);
Y_all(labeled_indices) = Y_labeled;
Y_all(unlabeled_indices) = pseudo_labels;

for iter = 1:100
    Y_all(unlabeled_indices) = W(unlabeled_indices, :) * Y_all / sum(W(unlabeled_indices, :), 2);
end

% 结果评估
Y_pred = Y_all(unlabeled_indices);
Y_true = Y(unlabeled_indices);
accuracy = sum(Y_pred == Y_true) / length(Y_true);
disp(['社交网络分类准确率: ', num2str(accuracy)]);

---

4. 推荐系统：基于用户行为数据进行分类和推荐

代码实现

% 加载数据
load('recommendation_data.mat'); % 包含特征矩阵 X 和标签向量 Y
num_labels = 100; % 有标签数据数量
num_classes = 5; % 类别数量

% 划分有标签数据和无标签数据
labeled_indices = randperm(size(X, 1), num_labels);
unlabeled_indices = setdiff(1:size(X, 1), labeled_indices);

X_labeled = X(labeled_indices, :);
Y_labeled = Y(labeled_indices);
X_unlabeled = X(unlabeled_indices, :);

% K-means 聚类
kmeans_model = fitckmeans(X_unlabeled, num_classes, 'Distance', 'sqeuclidean');
pseudo_labels = kmeans_model.predict(X_unlabeled);

% 构建图模型
W = pdist2(X, X, 'euclidean'); % 计算距离矩阵
W = exp(-W.^2 / (2 * mean(W(:))^2)); % 高斯核函数
W = W - diag(diag(W)); % 对角线置零

% Label Propagation
Y_all = zeros(size(X, 1), 1);
Y_all(labeled_indices) = Y_labeled;
Y_all(unlabeled_indices) = pseudo_labels;

for iter = 1:100
    Y_all(unlabeled_indices) = W(unlabeled_indices, :) * Y_all / sum(W(unlabeled_indices, :), 2);
end

% 结果评估
Y_pred = Y_all(unlabeled_indices);
Y_true = Y(unlabeled_indices);
accuracy = sum(Y_pred == Y_true) / length(Y_true);
disp(['推荐系统分类准确率: ', num2str(accuracy)]);

---

算法原理

K-means 聚类

K-means 是一种无监督聚类算法，通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心，并更新聚类中心，直到收敛。

Label Propagation

Label Propagation 是一种基于图的半监督学习算法，通过将有标签数据的标签传播到无标签数据，实现分类。

算法流程图

1. 数据预处理：
   • 提取网页文本特征（如 TF-IDF）。
   • 划分有标签数据和无标签数据。
2. K-means 聚类：
   • 使用 K-means 对无标签数据进行聚类。
   • 将聚类结果作为伪标签。
3. Label Propagation：
   • 构建图模型，结合有标签数据和伪标签数据。
   • 通过标签传播算法进行分类。
4. 结果评估：
   • 计算分类准确率。

---

详细代码实现

以下是一个基于 K-means 和 Label Propagation 的半监督网页分类 MATLAB 仿真示例。

半监督网页分类

% 加载数据
load('webpage_data.mat'); % 包含特征矩阵 X 和标签向量 Y
num_labels = 100; % 有标签数据数量
num_classes = 5; % 类别数量

% 划分有标签数据和无标签数据
labeled_indices = randperm(size(X, 1), num_labels);
unlabeled_indices = setdiff(1:size(X, 1), labeled_indices);

X_labeled = X(labeled_indices, :);
Y_labeled = Y(labeled_indices);
X_unlabeled = X(unlabeled_indices, :);

% K-means 聚类
kmeans_model = fitckmeans(X_unlabeled, num_classes, 'Distance', 'sqeuclidean');
pseudo_labels = kmeans_model.predict(X_unlabeled);

% 构建图模型
W = pdist2(X, X, 'euclidean'); % 计算距离矩阵
W = exp(-W.^2 / (2 * mean(W(:))^2)); % 高斯核函数
W = W - diag(diag(W)); % 对角线置零

% Label Propagation
Y_all = zeros(size(X, 1), 1);
Y_all(labeled_indices) = Y_labeled;
Y_all(unlabeled_indices) = pseudo_labels;

for iter = 1:100
    Y_all(unlabeled_indices) = W(unlabeled_indices, :) * Y_all / sum(W(unlabeled_indices, :), 2);
end

% 结果评估
Y_pred = Y_all(unlabeled_indices);
Y_true = Y(unlabeled_indices);
accuracy = sum(Y_pred == Y_true) / length(Y_true);
disp(['分类准确率: ', num2str(accuracy)]);

---

测试步骤

1. 加载数据：加载网页文本特征和标签数据。
2. 划分数据：随机划分有标签数据和无标签数据。
3. K-means 聚类：对无标签数据进行聚类，生成伪标签。
4. 构建图模型：计算距离矩阵并使用高斯核函数构建图模型。
5. Label Propagation：通过标签传播算法进行分类。
6. 结果评估：计算分类准确率。

---

部署场景

1. 网页分类系统：在搜索引擎或内容管理系统中部署算法，实现网页自动分类。
2. 文本分类工具：在文本分析工具中集成算法，实现文本自动分类。
3. 社交网络分析平台：在社交网络分析平台中部署算法，实现用户或内容分类。
4. 推荐系统：在推荐系统中使用算法，基于用户行为数据进行分类和推荐。

---

材料链接

• MATLAB 官方文档
• K-means 聚类教程
• Label Propagation 论文

---

总结

基于 K-means 和 Label Propagation 的半监督网页分类算法通过结合无监督聚类和标签传播技术，能够有效利用少量有标签数据和大量无标签数据实现分类。MATLAB 仿真展示了算法的基本流程，适用于网页分类、文本分类、社交网络分析和推荐系统等多种应用场景。

---

未来展望

1. 深度学习结合：结合深度学习技术，提高分类性能。
2. 大规模数据处理：优化算法实现，支持大规模数据处理。
3. 多模态数据融合：研究多模态数据（如图像、文本）的分类方法。
4. 实时分类系统：开发实时分类系统，满足实际应用需求。

通过不断优化和创新，基于 K-means 和 Label Propagation 的半监督网页分类算法将在未来的数据分析和机器学习领域发挥更加重要的作用。