【摘 要】
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针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化
【基金项目】
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山西省回国留学人员科研基金项目(2017-051)
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针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化特征选择计算,聚合经过滤的数据集,运行L1/2正则化特征选择算法。该特征选择方法能够选择出更具代表性的特征,减少时间开销。实验结果表明,该方法适用于高维数据和低维数据。
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