【摘 要】
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大数据应用带来高维数据急剧增加,数据降维已成为重要问题. 特征选择降维方法已广泛应用于模式识别领域, 近年来提出了许多基于流形学习的特征选择方法,然而这类方法往往容易
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大数据应用带来高维数据急剧增加,数据降维已成为重要问题. 特征选择降维方法已广泛应用于模式识别领域, 近年来提出了许多基于流形学习的特征选择方法,然而这类方法往往容易受到各种噪声影响. 对此, 本文提出一种联合低秩表示和图嵌入的高效无监督特征选择方法(JLRRGE). 通过低秩表示寻找数据在低秩子空间下的表示, 降低噪声的影响从而提高算法的鲁棒性, 并通过自适应图嵌入方法, 使选择特征保持原有的局部关系. 实验结果表明,本文提出算法的分类准确率优于其他对比算法.
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