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半监督特征选择的自适应判别分析( Adaptive Discriminant Analysis for Semi-supervised Feature Selection )
W Zhong X Chen F Nie JZ Huang
随着半监督特征选择越来越受到研究者的重视，近年来人们提出了许多相关的方法。然而，许多这些方法在特征选择之前首先计算相似性矩阵，然后在后续的特征选择过程中固定该矩阵。显然，由原始数据集生成的相似性矩阵容易受到噪声特征的影响。在本文中，我们提出了一种新颖的半监督特征选择自适应判别分析，即SADA。SADA不是先计算相似度矩阵，而是通过迭代过程同时学习自适应相似度矩阵S和投影矩阵W。而且。我们引入2，p范数，通过调整p来控制S的稀疏性。实验结果表明，随着P的减小，S会变得稀疏。对合成数据集和8个基准数据集的实验结果表明，与6种半监督特征选择方法相比，SADA具有更好的优越性。
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