분류를 위한 준지도 학습

준지도 학습을 위한 그래프 기반 방법과 자가 훈련 방법

일부 적은 부분의 데이터에만 레이블이 지정되어 있고 나머지 데이터의 실제 레이블을 결정하는 데 비용이 많이 드는 경우 준지도 학습 기법을 사용할 수 있습니다. 지도 학습 방법을 사용하여 레이블이 지정된 데이터에 대해 분류기를 훈련시키고 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 레이블을 예측하는 대신, 준지도 학습 방법을 활용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 피팅할 수 있습니다.

새 데이터에 대한 레이블을 예측하려면 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터 모두에 대해 훈련된 준지도 분류기의 predict 객체 함수를 사용할 수 있습니다.

함수

`fitsemigraph`	Label data using semi-supervised graph-based method (R2020b 이후)
`fitsemiself`	Label data using semi-supervised self-training method (R2020b 이후)
`predict`	Label new data using semi-supervised graph-based classifier (R2020b 이후)
`predict`	Label new data using semi-supervised self-trained classifier (R2020b 이후)

객체

`SemiSupervisedGraphModel`	Semi-supervised graph-based model for classification (R2020b 이후)
`SemiSupervisedSelfTrainingModel`	Semi-supervised self-trained model for classification (R2020b 이후)

도움말 항목

Label Data Using Semi-Supervised Learning Techniques
Compare graph-based and self-training semi-supervised learning techniques.