包括程序操作录像+说明文档+参考文献

1.软件版本

matlab2013b

2.运行方法

     使用matlab2013b版本仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图

4.内容简介

  半监督学习（Semi-supervised learning）发挥作用的场合是：你的数据有一些有label，一些没有。而且一般是绝大部分都没有，只有少许几个有label。半监督学习算法会充分的利用unlabeled数据来捕捉我们整个数据的潜在分布。它基于三大假设：

1）Smoothness平滑假设：相似的数据具有相同的label。

2）Cluster聚类假设：处于同一个聚类下的数据具有相同label。

 3）Manifold流形假设：处于同一流形结构下的数据具有相同label。

标签传播算法（label propagation）的核心思想非常简单：相似的数据应该具有相同的label。LP算法包括两大步骤：1）构造相似矩阵（affinity matrix）；2）勇敢的传播吧。

label propagation是一种基于图的算法。图是基于顶点和边组成的，每个顶点是一个样本，所有的顶点包括了有标签样本和无标签样本；边代表了顶点i到顶点j的概率，换句话说就是顶点i到顶点j的相似度。