【摘 要】
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提出了一种改进的同时正交基聚类特征选择(Improved Unsupervised Simultaneous Orthogonal Basis Clustering Feature Selection,ISOCFS)方法.为有效地对无标签数据进行特征
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提出了一种改进的同时正交基聚类特征选择(Improved Unsupervised Simultaneous Orthogonal Basis Clustering Feature Selection,ISOCFS)方法.为有效地对无标签数据进行特征选择,利用目标矩阵来设计正则化的回归模型.目标矩阵通过正交基聚类,获取投影数据点的潜在聚类中心,引导投影矩阵选择判别性的特征.与先前的无监督特征选择方法不同,ISOCFS并不使用数据点预先计算局部结构信息描述目标函数,而是利用目标矩阵进行正交基聚类直接计算潜在
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