基于局部结构学习的非线性属性选择算法
Nonlinear feature selection algorithm via local structure learning
广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室, 广西 桂林 541004
摘要
针对大多数高维数据之间不仅有相似性，而且还有非线性关系等特点，提出一种基于局部结构学习的非线性属性选择算法。该算法首先通过核函数把数据映射到高维空间，在高维空间中表示出数据属性之间的非线性关系；然后在低维空间中通过局部结构学习来充分挖掘属性之间的相似性，同时通过低秩约束来排除噪声的干扰；最后通过稀疏正则化因子来进行属性选择。其通过核函数映射来找出数据属性之间的非线性关系，运用局部结构学习来找出数据属性之间的相似性，是一种嵌入了局部结构学习的非线性属性选择算法。实验结果表明，该算法相比其他对比算法有更好的效果。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61170131,61263035,61573270,90718020)
国家重点研发计划资助项目(2016YFB1000905)
国家“973”计划资助项目(2013CB329404)
中国博士后科学基金资助项目(2015M570837)
广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFCB139011,2015GXNSFAA139306)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0524
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 430-433,464
文章编号: 1001-3695(2020)02-023-0430-04
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
李佳烨, 张乐园, 雷聪, 等. 基于局部结构学习的非线性属性选择算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 430-433,464. (Li Jiaye, Zhang Leyuan, Lei Cong, et al. Nonlinear feature selection algorithm via local structure learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 430-433,464. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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