本文選題：線(xiàn)性回歸　切入點(diǎn)：線(xiàn)性判別分析　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)回歸模型在進(jìn)行屬性選擇未考慮類(lèi)標(biāo)簽之間關(guān)系從而導(dǎo)致回歸效果不理想,提出了一種新的具有魯棒性的低秩屬性選擇算法。具體為,在線(xiàn)性回歸的模型框架下,通過(guò)低秩約束來(lái)考慮類(lèi)標(biāo)簽間的相關(guān)性和通過(guò)稀疏學(xué)習(xí)理論中的l_(2,p)-范數(shù)來(lái)考慮屬性間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu),以此去除不相關(guān)的冗余屬性的影響;算法通過(guò)嵌入子空間學(xué)習(xí)方法(線(xiàn)性判別分析(LDA))來(lái)調(diào)整屬性選擇結(jié)果。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,提出的屬性選擇算法在六個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上的效果均優(yōu)于四種對(duì)比算法。
[Abstract]:In view of the fact that the regression model does not consider the relationship between class labels in attribute selection, a new low rank attribute selection algorithm with robustness is proposed, which is based on the linear regression model. The correlation between class labels is considered by low rank constraints and the correlation structure between attributes is considered by using the LS-norm of sparse learning theory, so as to remove the influence of irrelevant redundant attributes. The algorithm adjusts the result of attribute selection by means of embedded subspace learning (LDAA). The experimental results show that the proposed algorithm is more effective than the four contrast algorithms on six open datasets.
【作者單位】： 廣西師范大學(xué)廣西多源信息挖掘與安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廣西區(qū)域多源信息集成與智能處理協(xié)同創(chuàng)新中心;廣西欽州學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61170131,No.61450001,No.61263035,No.61363009,No.61573270) 廣西自然科學(xué)基金(No.2012GXNSFGA060004,No.2015GXNSFCB139011) 廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(No.YCSZ2016046,No.XYCSZ2017064)
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1;TP181

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本文編號(hào)：1583423