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为解决高维数据属性维度高,不易直接应用的问题,提出通过属性自表达移除不相关和冗余属性的属性选择算法。基于稀疏学习的框架,通过属性自表达考虑属性间的相关性,利用子空间学习的局部保留投影（LPP）算法,确保属性选择时数据的局部结构保持不变。实验结果表明,该算法在UCI等数据集上优于4种对比算法。
基于图稀疏的自表达属性选择算法
【摘 要】
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为解决高维数据属性维度高,不易直接应用的问题,提出通过属性自表达移除不相关和冗余属性的属性选择算法。基于稀疏学习的框架,通过属性自表达考虑属性间的相关性,利用子空间
【机 构】
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广西师范学院计算机与信息工程学院,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2016年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170131、61263035、61363009）,国家863高技术研究发展计划基金项目（2012AA011005）,国家973重点基础研究发展计划基金项目（2013CB329404）,广西自然科学基金项目（2012GXNSFGA060004）,广西高校科学技术研究重点基金项目（2013ZD041）,广西研究生教育创新计划基金项目（YCSZ2015095、YCSZ2015
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