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基于三元组排序局部性的SOCFS改进算法
1
作者
吴昌明
赵兴涛
柳可鑫
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期47-53,共7页
特征选择是一种常用的机器学习降维方法,然而传统非监督特征选择算法在保持数据样本维度的局部结构时,却忽略了排序局部性对特征选择的影响。利用数据的三元组局部结构,构建数据之间的排序关系并在特征选择过程中进行局部性保持,提出基...
特征选择是一种常用的机器学习降维方法,然而传统非监督特征选择算法在保持数据样本维度的局部结构时,却忽略了排序局部性对特征选择的影响。利用数据的三元组局部结构,构建数据之间的排序关系并在特征选择过程中进行局部性保持,提出基于三元组排序局部性的同时正交基聚类特征选择(SOCFS)改进算法,选择具有局部结构保持性且判别区分度高的特征。实验结果表明,与传统非监督特征选择算法相比,SOCFS改进算法聚类效果更好、收敛速度更快。
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关键词
非监督特征选择
三元组
排序局部性
聚类
收敛性
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题名
基于三元组排序局部性的SOCFS改进算法
1
作者
吴昌明
赵兴涛
柳可鑫
机构
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期47-53,共7页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0820606)
国家自然科学基金(61771072)
公安部科技强警基础工作专项(2014GABJC026)。
文摘
特征选择是一种常用的机器学习降维方法,然而传统非监督特征选择算法在保持数据样本维度的局部结构时,却忽略了排序局部性对特征选择的影响。利用数据的三元组局部结构,构建数据之间的排序关系并在特征选择过程中进行局部性保持,提出基于三元组排序局部性的同时正交基聚类特征选择(SOCFS)改进算法,选择具有局部结构保持性且判别区分度高的特征。实验结果表明,与传统非监督特征选择算法相比,SOCFS改进算法聚类效果更好、收敛速度更快。
关键词
非监督特征选择
三元组
排序局部性
聚类
收敛性
Keywords
unsupervised feature selection
triplet
ordinal locality
clustering
convergence
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于三元组排序局部性的SOCFS改进算法
吴昌明
赵兴涛
柳可鑫
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
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