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以往半监督多示例学习算法常把未标记包分解为示例集合，使用传统的半监督单示例学习算法确定这些示例的潜在标记以对它们进行利用。但该类方法认为多示例样本的分类与其概率密度分布紧密相关，且并未考虑包结构对包分类标记的影响。提出一种基于包层次的半监督多示例核学习方法，直接利用未标记包进行半监督学习器的训练。首先通过对示例空间聚类把包转换为概念向量表示形式，然后计算概念向量之间的海明距离，在此基础上计算描述包光滑性的图拉普拉斯矩阵，进而计算包层次的半监督核，最后在多示例学习标准数据集和图像数据集上测试本算法。测试表明