均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法

作     者：张笑朋 降爱莲 ZHANG Xiao-peng;JIANG Ai-lian

作者机构：太原理工大学计算机科学与技术学院 

基　　金：山西省回国留学人员科研基金项目(2017-051) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2019年第40卷第6期

页      码：1621-1625页

摘      要：针对高维数据中出现的特征冗余问题,提出一种均分式L1/2正则化稀疏表示特征选择方法。根据特征数将高维数据集平均分成若干份,使用阈值迭代算法对每个特征子集进行L1/2正则化特征选择计算,聚合经过滤的数据集,运行L1/2正则化特征选择算法。该特征选择方法能够选择出更具代表性的特征,减少时间开销。实验结果表明,该方法适用于高维数据和低维数据。

主 题 词：稀疏表示 L1/2正则化 特征选择 均分式L1/2正则化 高维 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2019.06.022

馆 藏 号：203673318...