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利用局部保持投影和稀疏保持投影来刻画数据的本质结构,结合L2,1范数的组稀疏性来选择特征,提出一种新的针对高维小样本数据集的无监督特征选择算法.实验表明:局部和稀疏保持无监督特征选择法是一种有效的无监督特征选择方法;平衡参数对实验结果有较大的影响.
局部和稀疏保持无监督特征选择法
【摘 要】
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利用局部保持投影和稀疏保持投影来刻画数据的本质结构,结合L2,1范数的组稀疏性来选择特征,提出一种新的针对高维小样本数据集的无监督特征选择算法.实验表明:局部和稀疏保持无监督特征选择法是一种有效的无监督特征选择方法;平衡参数对实验结果有较大的影响.
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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华侨大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11301084）,福建省自然科学基金资助项目（2014J01009）
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