基于局部判别约束的半监督特征选择方法

• 作者: 严菲 王晓栋
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 半监督学习 局部判别约束 l2,1范数
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 89-95
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201701010

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓栋	厦门理工学院计算机与信息工程学院	28	65	4.0	7.0
2	严菲	厦门理工学院计算机与信息工程学院	19	23	3.0	4.0