专利汇可以提供PARTIALLY SUPERVISED MACHINE LEARNING OF DATA CLASSIFICATION BASED ON LOCAL-NEIGHBORHOOD LAPLACIAN EIGENMAPS专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且A local-neighborhood Laplacian Eigenmap (LNLE) is provided for methods and systems for semi-supervised learning on manifolds of data points in a high-dimensional space. A labeled set and unlabeled data points are received as seen in Figure 4 (402). An adjacency Matrix/Graph is built (404). An unlabeled point is selected (406), then a local neighborhood/subgraph is found (408). Next, a Local Eigen Decomposition is computed (41) and evaluated (412) and the point is classified (414). A check is made to see if more points are available (416). If more points are available, select an unlabeled point (4Q6), otherwise output the classification (418).,下面是PARTIALLY SUPERVISED MACHINE LEARNING OF DATA CLASSIFICATION BASED ON LOCAL-NEIGHBORHOOD LAPLACIAN EIGENMAPS专利的具体信息内容。
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