基于K-means和标签传播的半监督网页分类

网页分类是信息检索和数据挖掘领域中的重要问题之一。在传统的有监督学习中，需要大量手动标注的数据集来进行训练。但是，手动标注数据是非常耗时和费力的，而且现实情况下，很多数据都是未标注的。因此，半监督学习成为了许多研究者考虑的方向之一。

本文提出了一种基于K-means和标签传播的半监督网页分类方法。该方法通过利用已有的少量标记数据和大量未标记数据，学习出一个分类器，并对未标记数据进行分类。其中，K-means算法用来聚类标记数据，标记每个聚类结果的中心点。然后，标签传播算法使用这些中心点为起始节点，将标签信息在整个网络中传播，以获得经过学习后的分类器。

代码实现如下：