Denna artikel ger en ursprunglig förståelse av beteendet hos en klass av graf-orienterade semi-övervakade lärande algoritmer i gränsen för stora och många data. Det visas att den intuition som ligger till grund för dessa metoder kollapsar i denna gräns och att de flesta av dem därför blir inkonsekventa. Korrigerande åtgärder och ett nytt datadrivet parametriseringssystem föreslås tillsammans med en teoretisk analys av de asymptotiska resultaten av det resulterande tillvägagångssättet. Ett förvånansvärt nära beteende mellan teoretiska prestationer på Gaussiska blandningsmodeller och på verkliga datauppsättningar illustreras också i hela artikeln, vilket tyder på vikten av den föreslagna analysen för att hantera praktiska data. Som ett resultat av detta observeras betydande resultatvinster vid praktisk dataklassificering med hjälp av den föreslagna parametriseringen.
REF studerar en klass av graforienterade halvövervakade inlärningsalgoritmer i gränsen för stora och många data som liknar vår inställning.
A random matrix analysis and improvement of semi-supervised learning for large dimensional data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}