【摘 要】
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由于大量无类标签数据需要降维处理,近年来无监督属性选择学习受到越来越多的关注.通过将两种稀疏表示和属性自表达损失函数嵌入到同一个学习框架中,提出了一种新的无监督属
【机 构】
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柳州城市职业学院信息工程系,广西柳州545000;广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西桂林541004
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由于大量无类标签数据需要降维处理,近年来无监督属性选择学习受到越来越多的关注.通过将两种稀疏表示和属性自表达损失函数嵌入到同一个学习框架中,提出了一种新的无监督属性选择算法.首先,利用属性自表达技术重构数据,使每一重构属性为所有原始属性的线性表征,加强属性关联性.然后,分别利用l2,p范数正则项和l1范数正则项使权重系数矩阵稀疏,剔除冗余无关属性,实现属性选择目的.最后,将约简后的低维数据集送入支持向量机中获得分类结果,以此评判属性选择算法是否有效.对多个真实数据集进行实验,实验结果显示,所提算法的降维效果优于一般常用算法.
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