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特征选择旨在选择待处理数据中最具代表性的特征,降低特征空间的维度.文中提出基于局部判别约束的半监督特征选择方法,充分利用已标记样本和未标记样本训练特征选择模型,并借助相邻数据间的局部判别信息提高模型的准确度,引入l2,1约束提高特征之间可区分度,避免噪声干扰.最后通过实验验证文中方法的有效性.
基于局部判别约束的半监督特征选择方法
【摘 要】
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特征选择旨在选择待处理数据中最具代表性的特征,降低特征空间的维度.文中提出基于局部判别约束的半监督特征选择方法,充分利用已标记样本和未标记样本训练特征选择模型,并借助相邻数据间的局部判别信息提高模型的准确度,引入l2,1约束提高特征之间可区分度,避免噪声干扰.最后通过实验验证文中方法的有效性.
【机 构】
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厦门理工学院计算机与信息工程学院
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2017年01期
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目（No.2016J01324）、福建省中青年教师教育科研项目（No.JA15385）、厦门理工学院对外科技合作专项（No.E201400400）资助
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