基于联合表示值的特征选择方法

摘要：

提出了基于联合表示值的过滤型特征选择方法.该方法利用训练样本构造一个图,图的邻接关系和边的权重是由l2范数最优化问题求解,在迭代的特征选择过程中,根据当前特征的l2联合表示值对特征进行排序,丢弃最不重要的特征,并用剩余特征重构l2图.NASA软件缺陷数据库和UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该方法比传统的特征选择方法取得更好的性能.

关键词：联合表示值、特征选择、降维

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61073113,61272273;江苏省普通高校研究生科研创新计划CXZZ12_0478

在线出版日期：2017-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：85-89