【摘 要】
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LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSp
【机 构】
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浙江师范大学计算机系,上海交通大学图像处理与模式识别研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170109,61272468,61100119);浙江省自然科学基金(Y14F030022,LY12F02009,LY13F020015);浙江省科技厅项目(2012C21021)资助~~
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LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算法的复杂性分析.所提算法同时具有特征选择、降维的特性,在有监督学习、无监督学习两种任务情况下,都可以应用该算法.在人工数据集和真实数据集上进行的大量仿真实验,取得了较好的结果,证明了所提算法的有效性.
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