论文研究-基于属性自表达的低秩超图属性选择算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于属性自表达的低秩超图属性选择算法.pdf
文件大小：1.43MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:23:13
属性选择,属性自表达,子空间学习,超图,低秩表示 针对高维数据具有低秩形式和属性冗余等特点，提出一种基于属性自表达的无监督超图属性选择算法。该算法首先利用属性自表达特点用其他属性稀疏地表达每个属性，此自表达形式使用低秩假设寻找高维数据的低秩表示，然后建立超图正则化因子保持高维数据的局部结构，最后利用稀疏正则化因子进行属性选择。属性自表达特性确定属性的重要性，低秩表示相当于考虑数据的全局信息进行子空间学习，超图正则化因子考虑数据的局部结构对数据进行子空间学习。该算法实际上考虑数据全局和局部信息进行子空间学习，更是一种嵌入了子空间学习的属性选择算法。实验结果表明，该算法相比其他对比算法，能更有效地选取属性，并能取得很好的分类效果。