MATLAB半监督分类器

Question

我有一组由5个功能描述的132个元素。我有这些元素的标签

features= rand(132,5);
labels= [ones(132,1);2*ones(132,1)];

对于我的分类问题，我发现如果我按以下方式转换功能：

B=pdist(features);
C = squareform(B);
[V,D] = eig(C);

然后将V

中的特征向量作为新要素

new_features = V;

我的准确度很高。

特别是我使用new_features训练有监督的分类器，并在10倍交叉验证中对其进行测试。

问题在于我不知道从feature到new_features的转换是否存在未知的新元素new_element = rand(1,5)。

我当时正在考虑训练一个半监督分类器（没有新的未知元素的标签，但是使用它进行转换），然后测试未知（未标记）元素的性能。

你能推荐一个半监督分类器的MATLAB实现，还是一种在已知元素的特征向量空间中转换未知新元素的方法（用于训练有监督的分类器）？