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作者:

段立娟 (段立娟.) | 郭亚静 (郭亚静.) | 解晨瑶 (解晨瑶.) | 张文博 (张文博.)

摘要:

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.

关键词:

高维特征 多源数据集 等距映射 特征聚类 特征选择方法 无标签场景

作者机构:

  • [ 1 ] [段立娟]北京工业大学
  • [ 2 ] [郭亚静]北京工业大学
  • [ 3 ] [张文博]北京工业大学
  • [ 4 ] [解晨瑶]北京工业大学

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来源 :

北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

年份: 2024

期: 3

卷: 50

页码: 325-332

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