基于超图稀疏的低秩属性选择算法用于多回归分析

• 作者: 李永钢 杨利锋 罗龚 胡荣耀 苏毅娟 雷聪
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多回归分析 超图表示 子空间学习 稀疏学习
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2671-2675
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.09.025

摘要

针对已有的多回归算法未能更好地考虑不同列类别之间的关联性,提出了一种基于超图稀疏的属性选择方法.利用稀疏理论中的e2.p-范数来改进线性回归模型,结合低秩结构和超图表示来分别考虑同一类别间的局部结构和不同类别间的全局结构,通过子空间学习中的线性判别分析(LDA)来进一步调整重构系数矩阵的结果.经实验验证,提出的算法在六个公开数据集上相比四种对比算法,在多回归分析中均能取得更好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏毅娟	广西师范学院计算机与信息工程学院	27	129	7.0	10.0
2	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
3	雷聪	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	10	20	3.0	3.0
4	杨利锋	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	3	10	1.0	3.0
5	李永钢	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	7	20	3.0	4.0
6	罗龚	广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室	1	1	1.0	1.0