基于自步学习的半监督特征选择算法研究

• 作者: 史彩娟 谷志斌
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 自步学习 半监督学习 降维
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 页码范围: 210-210
• 页数: 1页
• 分类号: TP391

摘要

图像往往由高维特征向量表示,为了有效地从高维特征向量中选取最具有判别性的低维特征向量,学者们提出了多种特征选择算法,其中基于图拉普拉斯的半监督特征选择算法得到了广泛的应用,但是,现有的算法在特征选择过程中忽略了不同样本的不同复杂度。为了克服这个缺点,文章将自步学习引入到特征选择过程中,有效提升了特征选择性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史彩娟		7	17	2.0	4.0
2	谷志斌		3	0	0.0	0.0