基于谱分析的无监督特征选择算法

• 作者: 潘锋 牛奔 王建东
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类算法 无监督学习 谱分析 特征选择
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2108-2110,2114
• 分类号: TP18|TP301.6
• 字数: 4458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02108

摘要

为提高无监督状态下特征选择的准确度,基于图谱理论证明了标准化Laplacian矩阵前K个最小特征值分布表现了簇结构的可识别性,使用谱分析方法指导无监督特征选择,提出了特征重要度排序算法.对大容量数据集特征选择,应用Nystrom 方法降低时间复杂度.实验结果表明,使用该算法与使用主流无监督特征选择方法及全部特征相比能得到更高的聚类性能评分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘锋	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	8	39	4.0	6.0
3	牛奔	深圳大学管理学院	22	226	9.0	14.0
4	王建东	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	158	1573	21.0	31.0