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一种基于Laplacian算子的特征选择方法

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专利号 2014107133860 专利名称 一种基于Laplacian算子的特征选择方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/66;G06K9/46
申请人 安徽师范大学 申请地址 安徽省芜湖市九华南路189号
发明人 接标;左开中;王涛春;丁新涛;胡桂银;罗永龙 申请日期 2014-11-28
下证状态 未知 更新时间 2022-09-19 11:40:45
专利摘要 本发明公开了一种基于Laplacian算子的特征选择方法,所述方法既考虑到了样本和类标签之间的关联又保留了样本和样本之间的相互依赖关系。具体来说,提出的Lap-Lasso方法包含了两个正则化项,第一项是稀疏化正则化项,保证只有少数量的特征能被选择。另外,引入了一个新的基于Laplacian的正则化项,用于保留同类样本之间的局部相邻结构信息。进一步,使用APG即AcceleratedProximalGradient算法来优化所提出的模型。在UCI数据集的实验结果验证了Lap-lasso方法的有效性。

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