【摘 要】
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特征选择方法可以剔除冗余特征,保留关键的数据特征,是一种有效解决维数灾难问题的途径.本文利用特征与特征之间的重构关系建立损失函数,并且基于投影矩阵的l2,0范数作为稀疏
【机 构】
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温州大学数理学院,温州大学计算机与人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772373)
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特征选择方法可以剔除冗余特征,保留关键的数据特征,是一种有效解决维数灾难问题的途径.本文利用特征与特征之间的重构关系建立损失函数,并且基于投影矩阵的l2,0范数作为稀疏约束项,提出一种新型的无监督特征选择方法.由于优化问题涉及离散稀疏的矩阵l2,0范数约束条件,无法直接求得全局最优解.我们先将矩阵的l2,0范数约束等价转化为0-1整数规划约束形式,然后再利用圆盒模型将0-1整数约束等价转化为两个连续的约束条件.对于新约束条件的优化问题,采用交替方向乘子法优化求解.在5个公开数据集上的分类和聚类实验结果表明
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