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。

Robust Low-rank Self-representation Feature Selection Algorithm