Изменения

Графы, формирующиеся в процессе обучения, как правило, достаточно объёмны для графического отображения и человеческого восприятия. Для большей ясности рассмотрим множество данных, состоящее только из рукописных цифр "1" и "2". Критерием сходства объектов послужит евклидово расстояние, которое бывает особенно полезно при поиске локального сходства. Если такое расстояние между объектами достаточно мало, мы можем предположить, что объекты принадлежат одному классу. На основе расстояния можно построить [[Метрический классификатор и метод ближайших соседей|KNN]]-граф (см. иллюстрацию), где объекты с малым евклидовым расстоянием будут соединены рёбрами. Чем больше имеется неразмеченных данных, схожих с размеченными (см. пример с цифрой "2"), тем больше соотвествующих рёбер, и, следовательно, большая более высокая точность классификации.