属性自表达的低秩无监督属性选择算法

• 作者: 何威 文国秋 胡荣耀 赵树之 郑威
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 低秩约束 属性选择 子空间学习 属性约简 无监督
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 61-69
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 5456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2018.01.008

摘要

针对现有无监督属性约简方法只单一使用子空间学习或属性选择的方法,并且忽略数据之间的内在相关性,本文提出一种新的属性选择方法.首先提出一个属性自表达损失函数加上一个稀疏正则化(l2,1-范数)实现无监督学习与属性选择.然后嵌入子空间学习方法,并使用低秩约束和图正则化项考虑数据的全局结构和局部结构.经聚类实验验证,该算法较对比算法能取得更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡荣耀	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	9	30	3.0	4.0
2	郑威	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	4	11	2.0	3.0
3	文国秋	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	10	19	3.0	4.0
4	何威	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	8	31	4.0	5.0
5	赵树之	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	2	5	1.0	2.0