针对传统采用稀疏正则化方法的无监督特征选择算法相似图构建效率不高、优化过程引入正则参数等问题，提出了一种基于图学习锚点嵌入策略的快速无监督特征选择算法。利用局部保持投影思想探索数据内部几何流形结构，约束投影正交方向增强线性映射和数据重构能力；采用基于锚点策略构建原始数据相似图，快速学习相似度矩阵；通过L2,0范数结构化稀疏投影矩阵精确选择具有代表性的特征子集；设计了一个有效迭代算法求解目标函数问题。在4个公开数据集上的对比实验表明算法的有效性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
