【摘 要】
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均等分组加权Lasso模型是一种有效的回归技术,通过结合L2,1及L1范数约束了优化问题的解中组内及组间系数差分的稀疏性.在处理高维数据时,由于该模型本身具有复杂的正则项,使
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均等分组加权Lasso模型是一种有效的回归技术,通过结合L2,1及L1范数约束了优化问题的解中组内及组间系数差分的稀疏性.在处理高维数据时,由于该模型本身具有复杂的正则项,使得其计算成本过高.鉴于Two-Layer Feature Reduction(TLFre)方法在Sparse Group Lasso问题上的有效性,本文将TLFre方法应用到均等分组加权Lasso模型中,基于Fenchel’s共轭对偶理论给出了特定差分矩阵加权后带来的更为复杂的对偶问题,然后利用凸分析及变分分析中相关理论结果将对偶可行集这一凸集进行分解,最终得出简洁有效的特征筛选规则.
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