鲁棒自表达的低秩属性选择算法

针对无监督属性选择算法无类别信息和未考虑属性的低秩问题,提出一种基于自表达方法的低秩属性选择算法。在损失函数中使用低秩和自表达方法描述属性间的相关结构,利用K均值聚类算法得到所有样本的伪类标签进行属性选择,采用稀疏学习方法中的l_(2,p)-范数参数p控制属性选择结果的稀疏性,并通过子空间学习方法使属性选择结果达到全局最优。实验结果表明,与无监督属性选择算法相比,该算法在6个公开数据集上均具有较高的分类准确率及稳定性。     

基于属性自表达的低秩超图属性选择算法*

针对高维数据具有低秩形式和属性冗余等特点,提出一种基于属性自表达的无监督超图属性选择算法。具体地,该算法首先利用属性自表达特点用其他属性稀疏地表达每个属性,此自表达形式使用低秩假设寻找高维数据的低秩表示,然后建立超图正则化因子保持高维数据的局部结构,最后利用稀疏正则化因子进行属性选择。属性自表达特性确定属性的重要性,低秩表示相当于考虑数据的全局信息进行子空间学习,超图正则化因子考虑数据的局部结构对数据进行子空间学习。该算法实际上考虑数据全局和局部信息进行子空间学习,更是一种嵌入了子空间学习的属性选择算法。实验结果表明,该算法相比其它对比算法,能更有效地选取属性,并能取得很好的分类效果。     

基于超图表示的低秩属性选择方法用于回归分析*

针对现有的回归模型未考虑特征之间的深层结构,而导致在回归问题上输出不稳定的模型,提出了一种新的属性选择方法。具体地,通过稀疏学习理论中的 L2,1-范数和 L2,p-范数在线性回归模型分别进行样本降噪和属性选择,然后,利用超图结构和低秩约束来分别考虑数据间的局部结构和不同数据间的全局结构,最后结合子空间学习方法来对模型进行微调。经实验证明,在回归分析中该算法较对比算法能取得更好的效果。     

基于局部结构学习的非线性属性选择算法

针对大多数高维数据之间不仅有相似性,而且还有非线性关系等特点,提出一种基于局部结构学习的非线性属性选择算法。该算法首先通过核函数把数据映射到高维空间,在高维空间中表示出数据属性之间的非线性关系;然后在低维空间中通过局部结构学习来充分挖掘属性之间的相似性,同时通过低秩约束来排除噪声的干扰;最后通过稀疏正则化因子来进行属性选择。其通过核函数映射来找出数据属性之间的非线性关系,运用局部结构学习来找出数据属性之间的相似性,是一种嵌入了局部结构学习的非线性属性选择算法。实验结果表明,该算法相比其他的对比算法,有更好的效果。     

基于稀疏学习的低秩属性选择算法

针对回归模型在进行属性选择未考虑类标签之间关系从而导致回归效果不理想,提出了一种新的具有鲁棒性的低秩属性选择算法。具体为,在线性回归的模型框架下,通过低秩约束来考虑类标签间的相关性和通过稀疏学习理论中的[l2,p-]范数来考虑属性间的关联结构,以此去除不相关的冗余属性的影响;算法通过嵌入子空间学习方法（线性判别分析（LDA））来调整属性选择结果。经实验验证,提出的属性选择算法在六个公开数据集上的效果均优于四种对比算法。     

融合K均值聚类和低秩约束的属性选择算法

针对无监督属性选择算法无类别信息和未考虑属性低秩等问题,该文提出了一种融合K均值聚类和低秩约束的属性选择算法。算法在线性回归的模型框架中有效地嵌入自表达方法,同时利用K均值聚类产生伪类标签最大化类间距以更好地稀疏结构,并使用l_2,p-范数代替传统的l_2,1-范数,通过参数p来灵活调节结果的稀疏性,最后证明了该文算法具有执行线性判别分析的特点和收敛性。经实验验证,该文提出的属性算法与NFS算法、LDA算法、RFS算法、RSR算法相比分类准确率平均提高了17.04%、13.95%、3.6%和9.39%,分类准确率方差也是最小的,分类结果稳定。     

基于低秩和图拉普拉斯的属性选择算法

针对无监督属性选择算法使用单一方法,未考虑数据间内在相关性和噪声等问题,提出一种基于属性自表达的低秩无监督属性选择算法。算法首先将稀疏正则化（[l2,1-]范数）引入属性自表达损失函数中实现无监督稀疏学习,其次在系数矩阵中加入低秩约束以降低噪声和离群点的影响,然后利用低秩结构和图拉普拉斯正则化使子空间学习兼顾数据的全局和局部结构,最后通过属性自表达实现无监督学习。经数据集上多次迭代验证,该算法能够快速收敛并达到全局最优,与SOGFS、PCA、LPP、RSR等四种算法相比分类准确率平均提高了16.11%、14.03%、9.92%和4.2%,并且在各数据集上互信息平均值也是最高的,说明该算法有效、高效。     

结构约束的对称低秩表示子空间聚类算法

通过子空间聚类可获得高维数据的潜在子空间结构,但现有算法不能同时揭示数据全局低秩结构和局部稀疏结构特性,致使聚类性能受限.提出一种结构约束的对称低秩表示算法用于子空间聚类.在目标函数中添加结构约束和对称约束来限制低秩表示解的结构,构造一个加权稀疏和对称低秩的亲和度图,在此基础上,结合谱聚类方法实现高效的子空间聚类.实验...     

基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法

目前的人脸识别算法常常忽视训练过程中噪声的影响,特别是在训练数据和待测数据都受到噪声污染的情况下,识别性能会明显下降。针对含有光照变化、伪装、遮挡及表情变化等较大噪声的人脸识别问题,提出了一种基于低秩子空间投影和Gabor特征的稀疏表示人脸识别算法。该算法首先通过低秩矩阵恢复算法得到训练样本的潜在低秩结构和稀疏误差结构;然后利用主成分分析法找到低秩结构的Gabor特征所在低秩子空间的变换矩阵;再通过变换矩阵将所有样本的Gabor特征向量投影到低秩子空间上,在该低秩子空间上使用稀疏表示分类算法进行最终的分类识别。在Extend Yale B和AR数据库上的实验表明,新算法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力。     

低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择

目的 特征降维是机器学习领域的热点研究问题。现有的低秩稀疏保持投影方法忽略了原始数据空间和降维后的低维空间之间的信息损失,且现有的方法不能有效处理少量有标签数据和大量无标签数据的情况,针对这两个问题,提出基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择方法（LRSE）。方法 LRSE方法包含两步：第1步是充分利用有标签数据和无标签数据分别学习其低秩稀疏表示,第2步是在目标函数中同时考虑数据降维前后的信息差异和降维过程中的结构信息保持,其中通过最小化信息损失函数使数据中有用的信息尽可能地保留下来,将包含数据全局结构和内部几何结构的低秩稀疏图嵌入在低维空间中使得原始数据空间中的结构信息保留下来,从而能选择出更有判别性的特征。结果 将本文方法在6个公共数据集上进行测试,对降维后的数据采用KNN分类验证本文方法的分类准确率,并与其他现有的降维算法进行实验对比,本文方法分类准确率均有所提高,在其中的5个数据集上本文方法都有最高的分类准确率,其分类准确率分别在Wine数据集上比次高算法鲁棒非监督特征选择算法（RUFS）高11.19%,在Breast数据集上比次高算法RUFS高0.57%,在Orlraws10P数据集上比次高算法多聚类特征选择算法（MCFS）高1%,在Coil20数据集上比次高算法MCFS高1.07%,在数据集Orl64上比次高算法MCFS高2.5%。结论 本文提出的基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择算法使得降维后的数据能最大限度地保留原始数据包含的信息,且能有效处理少量有标签样本和大量无标签样本的情况。实验结果表明,本文方法比现有算法的分类效果更好,此外,由于本文方法基于所有的特征都在线性流形上的假设,所以本文方法只适用于线性流形上的数据。     

基于核稀疏表示的属性选择算法

为解决高维数据在分类时造成的“维数灾难”问题,提出一种新的将核函数与稀疏学习相结合的属性选择算法。具体地,首先将每一维属性利用核函数映射到核空间,在此高维核空间上执行线性属性选择,从而实现低维空间上的非线性属性选择;其次,对映射到核空间上的属性进行稀疏重构,得到原始数据集的一种稀疏表达方式;接着利用L 1范数构建属性评分选择机制,选出最优属性子集;最后,将属性选择后的数据用于分类实验。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能够较好地实现属性选择,与对比算法相比分类准确率提高了约3%。     

基于子空间学习的图稀疏属性选择算法*

针对处理高维度属性的大数据的属性约减方法进行了研究。发现属性选择和子空间学习是属性约简的两种常见方法,其中属性选择具有很好的解释性,子空间学习的分类效果优于属性选择。而往往这两种方法是各自独立进行应用。为此,提出了综合这两种属性约简方法,设计出新的属性选择方法。即利用子空间学习的两种技术(即线性判别分析(LDA)和局部保持投影(LPP)),考虑数据的全局特性和局部特性,同时设置稀疏正则化因子实现属性选择。基于分类准确率、方差和变异系数等评价指标的实验结果比较,表明该算法相比其它对比算法,能更有效的选取判别属性,并能取得很好的分类效果。