版权所有：内蒙古大学图书馆 技术提供：维普资讯• 智图
内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
基于局部保持投影和稀疏表示的无监督特征选择方法
Unsupervised Feature Selection Based on Locality Preserving Projection and Sparse Representation作者机构：福州大学数学与计算机科学学院福州350108
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2015年第28卷第3期
页 面：247-252页
核心收录：
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
摘 要：传统基于过滤的特征选择方法仅从统计或几何角度分别对数据集的每个特征计算某种得分选择特征,而忽略不同特征之间存在的联系.为解决该问题,利用局部保持投影和稀疏表示的优点,提出新的无监督特征选择算法.该方法通过限制特征权重的非负性和稀疏性选择特征.在4个基因表达数据集和2个图像数据集上的实验表明该方法是有效的.
