计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2015年
4期
649-656
,共8页
杨国亮%谢乃俊%王艳芳%梁礼明
楊國亮%謝迺俊%王豔芳%樑禮明
양국량%사내준%왕염방%량례명
低秩表示%稀疏约束项%低秩稀疏评分%特征选择
低秩錶示%稀疏約束項%低秩稀疏評分%特徵選擇
저질표시%희소약속항%저질희소평분%특정선택
low-rank representation%sparse constrains%low-rank and sparse score%feature select
在处理高维数据过程中,特征选择是一个非常重要的数据降维步骤.低秩表示模型具有揭示数据全局结构信息的能力和一定的鉴别能力.稀疏表示模型能够利用较少的连接关系揭示数据的本质结构信息.在低秩表示模型的基础上引入稀疏约束项,构建一种低秩稀疏表示模型学习数据间的低秩稀疏相似度矩阵;基于该矩阵提出一种低秩稀疏评分机制用于非监督特征选择.在不同数据库上将选择后的特征进行聚类和分类实验,同传统特征选择算法进行比较.实验结果表明了低秩特征选择算法的有效性.
在處理高維數據過程中,特徵選擇是一箇非常重要的數據降維步驟.低秩錶示模型具有揭示數據全跼結構信息的能力和一定的鑒彆能力.稀疏錶示模型能夠利用較少的連接關繫揭示數據的本質結構信息.在低秩錶示模型的基礎上引入稀疏約束項,構建一種低秩稀疏錶示模型學習數據間的低秩稀疏相似度矩陣;基于該矩陣提齣一種低秩稀疏評分機製用于非鑑督特徵選擇.在不同數據庫上將選擇後的特徵進行聚類和分類實驗,同傳統特徵選擇算法進行比較.實驗結果錶明瞭低秩特徵選擇算法的有效性.
재처리고유수거과정중,특정선택시일개비상중요적수거강유보취.저질표시모형구유게시수거전국결구신식적능력화일정적감별능력.희소표시모형능구이용교소적련접관계게시수거적본질결구신식.재저질표시모형적기출상인입희소약속항,구건일충저질희소표시모형학습수거간적저질희소상사도구진;기우해구진제출일충저질희소평분궤제용우비감독특정선택.재불동수거고상장선택후적특정진행취류화분류실험,동전통특정선택산법진행비교.실험결과표명료저질특정선택산법적유효성.
