聯合低秩表示與圖嵌入的無監督特征選擇
滕少華; 馮鎮業; 滕璐瑤; 房小兆 廣東工業大學計算機學院; 廣東廣州510006; 維多利亞大學應用信息中心; 維多利亞州墨爾本VIC; 3011
關鍵詞：無監督學習 低秩表示 圖嵌入 特征選擇
摘要：大數據應用帶來高維數據急劇增加,數據降維已成為重要問題.特征選擇降維方法已廣泛應用于模式識別領域,近年來提出了許多基于流形學習的特征選擇方法,然而這類方法往往容易受到各種噪聲影響.對此,本文提出一種聯合低秩表示和圖嵌入的高效無監督特征選擇方法(JLRRGE).通過低秩表示尋找數據在低秩子空間下的表示,降低噪聲的影響從而提高算法的魯棒性,并通過自適應圖嵌入方法,使選擇特征保持原有的局部關系.實驗結果表明,本文提出算法的分類準確率優于其他對比算法.
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