【摘 要】
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针对LASSO算法及有关扩展模型忽略样本数据间关联信息的问题,以及有标签样本难以获取的实际情况,提出了一种半监督学习的特征选择模型。引入LASSO稀疏项,去除冗余特征,选择有
【机 构】
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安徽信息工程学院计算机与软件工程学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学重点研究项目“基于稀疏理论和正则化项的特征选择方法研究”(KJ2017A799);安徽省高校自然科学重点研究项目“基于CamShift方法多场景下的运动目标检测和跟踪技术的分析与研究”(KJ2018A0634);安徽省高校自然科学重大研究项目“基于互动关系与深度学习的Web知识推送技术研究与实现”(KJ2017ZD53)
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针对LASSO算法及有关扩展模型忽略样本数据间关联信息的问题,以及有标签样本难以获取的实际情况,提出了一种半监督学习的特征选择模型。引入LASSO稀疏项,去除冗余特征,选择有效特征;引入Laplacian正则项,用于保留同类有标签和无标签样本内在的几何分布信息,帮助模型选出更具有判别能力的特征集;通过相似矩阵来重构半监督特征选择模型。在UCI数据集上的分类试验结果表明,这种方法能有效提高分类性能,同时也说明样本的几何分布信息是不应被忽略的。
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