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基于最小平方QR分解的改进鲁棒特征选择

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【作者】 支晓斌武少茹

【Author】 ZHI Xiaobin;WU Shaoru;School of Science,Xi’an University of Posts and Telecommunications;School of Communication and Information Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications;

【机构】 西安邮电大学理学院西安邮电大学通信与信息工程学院

【摘要】 针对基于l2,p-范数的鲁棒特征选择方法存在的分类精度差问题,提出一种基于最小平方QR分解的鲁棒特征选择算法。将基于l2,p-范数的鲁棒特征选择问题转化为迭代重加权最小二乘问题,对目标函数进行求导得到权重,利用权重构造加权数据矩阵和加权类标签矩阵,最后用最小平方QR分解算法求解由两个加权矩阵构成的线性方程组问题。实验结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且分类精度有所提高。

【关键词】 特征选择最小平方QR分解l2,p-范数
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61671377,61102095,61571361,11401045);陕西省教育厅专项科学研究计划资助项目(18JK0719);西安邮电大学新星团队资助项目(xyt2016-01)
【所属期刊栏目】 通信与信息技术 (2019年06期)
  • 【DOI】10.13682/j.issn.2095-6533.2019.06.007
  • 【分类号】TP391.4;TP18
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