“模式识别”研究的问题是如何将不同的事物划分为不同的类别，基于现有的研究，分类识别方法可分为三类：监督识别、非监督识别、半监督识别。

1、监督识别 需要事先给样本数据集做标签来训练分类器，前期标签数据费时费力；

2、非监督识别 可根据没有做好标签的样本数据自动生成分类器；

3、半监督识别 介于监督识别和非监督识别，给一部分样本数据做标签，另一部分不做标签，以此来增强分类器的性能。

比较标签传播（Label Propagation）和 SVM 之间在 sklearn.datasets 自带的 Iris 数据集上生成的“决策边界”。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.semi_supervised import label_propagation  # sklearn 自带的半监督

h = .02  # 网格中的步长
# 子图标题
titles = ['Label Spreading 30% data',
          'Label Spreading 50% data',
          'Label Spreading 100% data',
          'SVC with rbf kernel']


iris = datasets.load_iris()  # 导入鸢尾花（Iris）数据集
X = iris.data[:, 0:2]  # 取数据集前两列特征向量
Y = iris.target  # 取数据集的标签（鸢尾花类型）

rng = np.random.RandomState(0)  # 设置随机种子
Y_30 = np.copy(Y)
Y_30[rng.rand(len(Y)) < 0.3] = -1
Y_50 = np.copy(Y)
Y_50[rng.rand(len(Y)) < 0.5] = -1


# 由于我们想要绘制支持向量，因此我们不会扩展数据
ls30 = (label_propagation.LabelSpreading().fit(X, Y_30), Y_30)
ls50 = (label_propagation.LabelSpreading().fit(X, Y_50), Y_50)
ls100 = (label_propagation.LabelSpreading().fit(X, Y), Y)

# 创建 rbf 内核的 SVM 分类器，并拟合数据
rbf_svc = (svm.SVC(kernel = 'rbf', gamma = 0.5).fit(X, Y), Y)

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

color_map = {-1: (1, 1, 1), 0: (0, 0, .9), 1: (1, 0, 0), 2: (.8, .6, 0)}


for i, (clf, y_train) in enumerate((ls30, ls50, ls100, rbf_svc)):
    plt.subplot(2, 2, i + 1)  # 创建子图

    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
    Z = Z.reshape(xx.shape)

    plt.contourf(xx, yy, Z, cmap = plt.cm.Paired)
    plt.axis('off')

    # 绘制训练点
    colors = [color_map[Y] for Y in y_train]
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = colors, edgecolors = 'black')
    plt.title(titles[i])

plt.suptitle("Unlabeled points are colored white", Y = 0.1)
plt.show()

基于 Anaconda + Jupyter Notebook 环境的运行结果为：

由图可知，即使使用少量的标记数据，Label Propagation 也能学习到良好的边界。

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