Abstract：
为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法.特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数.该函数对各特征簇中的特征进行打分,选择出每个类簇中得分最高的代表特征,构成特征子集.在 14 个广泛应用的数据集上的实验结果表明:本文所提算法能够选择出具有强分类能力的特征,且算法具有很强的泛化性.
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Source ：
北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2024
Issue： 3
Volume： 50
Page： 325-332
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