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为将数据的全局结构信息引入特征选择中,提升特征评分机制的有效性,提出一种基于低秩评分的非监督特征选择算法。利用"干净"字典约束的低秩表示模型,获得权值矩阵,该权值矩阵能够揭示数据全局结构信息,具有一定的鉴别能力,将其引入拉普拉斯评分机制,构建低秩评分机制,用于数据的特征选择。在不同的数据库上进行聚类和分类实验,实验结果表明,同传统的特征选择算法相比,该算法的性能更优。