结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择
张要,马盈仓*,杨小飞,朱恒东,杨婷西安工程大学理学院, 陕西 西安 710600
发布日期:2021-07-19作者简介:张要(1994— ),男,硕士研究生,研究方向为机器学习与聚类. E-mail:ayunxiaobao@163.com*通信作者简介:马盈仓(1972— ),男,博士,教授,研究方向为人工智能与机器学习. E-mail:mayingcang@126.com基金资助:国家自然科学基金资助项目(61976130);陕西省自然科学基金资助项目(2020JQ-923);陕西省重点研发计划资助项目(2018KW-021)Multi-label feature selection based on manifold structure and flexible embedding
ZHANG Yao, MA Ying-cang*, YAND Xiao-fei, ZHU Heng-dong, YANG TingSchool of Science, Xian Polytechnic University, Xian 710600, Shaanxi, China
Published:2021-07-19摘要/Abstract
摘要： 将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。
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