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机器学习：半监督学习：半监督学习在生物信息学中的应用

1半监督学习在生物信息学中的应用

1.11半监督学习的基本概念

半监督学习是机器学习的一个分支，它介于监督学习和无监督学习之间。在半监督学习中，算法不仅使用标记数据（即已知类别或结果的数据）进行训练，还利用大量未标记数据来提高模型的性能。这种学习方式特别适用于数据标记成本高、标记数据稀缺的场景，如生物信息学领域。

1.1.1原理

半监督学习的核心思想是利用未标记数据的内在结构来辅助模型学习。常见的半监督学习方法包括：

聚类假设：假设数据可以被聚类，同一聚类内的数据点具有相似的类别。

流形假设：