【摘 要】
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为解决传统特征选择方法在处理高维数据经常遇到“维数灾难”问题,提出了一种基于Laplacian正则化项和稀疏理论的特征选择方法(Lap-Spa-Lasso)。所提方法引入Laplacian正则化
【机 构】
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安徽信息工程学院计算机与软件工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学重点项目(KJ2017A799),安徽省自然科学重大项目(KJ2017ZD53)
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为解决传统特征选择方法在处理高维数据经常遇到“维数灾难”问题,提出了一种基于Laplacian正则化项和稀疏理论的特征选择方法(Lap-Spa-Lasso)。所提方法引入Laplacian正则化项保存样本分布信息,用于获得更具判别力特征,而方法中引入的稀疏项用于去除冗余特征。通过实验表明,所提方法不仅在三类分类器上性能表现良好,而且与现有传统特征选择方法相比,能提升分类性能并对参数表现鲁棒。
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