图像往往由高维特征向量表示,为了有效地从高维特征向量中选取最具有判别性的低维特征向量,学者们提出了多种特征选择算法,其中基于图拉普拉斯的半监督特征选择算法得到了广泛的应用,但是,现有的算法在特征选择过程中忽略了不同样本的不同复杂度。为了克服这个缺点,文章将自步学习引入到特征选择过程中,有效提升了特征选择性能。
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