一个名为SSLfmm的新R包已被开发用于半监督学习，专门解决类别标签中混合缺失的情况。该包实现了一种基于似然的高斯有限混合分类方法，该方法在类别分布的同时对标签缺失过程进行建模。SSLfmm支持各种缺失机制，包括完全案例、完全随机缺失（MCAR）和随机缺失（MAR），并提供了一个统一的R接口用于拟合、预测和诊断。 AI
影响 为处理机器学习任务中带有不完整标签数据的研究人员和实践者提供了一个新工具。
排序理由 该集群是关于一个在arXiv上发布的新R包，用于半监督学习。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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