基于流形学习与L2,1范数的无监督多标签特征选择

来源 :纺织高校基础科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:JK0803_gengjixiang
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针对现有的嵌入式多标签特征选择方法只能分析有标签样本,无法利用大量“廉价”的无标签样本信息的问题,提出一种基于流形学习与L2,1范数的无监督多标签特征选择方法。该算法在L2,1范数回归的基础上,用特征流形和数据相似矩阵约束特征权重矩阵和伪标签矩阵,从而达到特征选择的目的。实验结果表明,所提方法的各指标性能优于SCLS、MDMR等特征选择方法,充分体现所提算法的可行性。
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