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A Novel Discriminative Virtual Label Regression Method for Unsupervised Feature Selection 비지도 기능 선택을 위한 새로운 판별 가상 레이블 회귀 방법

Zihao SONG, Peng SONG, Chao SHENG, Wenming ZHENG, Wenjing ZHANG, Shaokai LI

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요약 :

비지도 특징 선택은 고차원 데이터에 대처하는 중요한 차원 축소 기술입니다. 사전 라벨 정보가 필요하지 않아 최근 많은 주목을 받고 있습니다. 그러나 샘플의 식별 정보를 충분히 활용하지 못하여 특징 선택 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 이 편지에서는 감독되지 않은 기능 선택을 위한 새로운 차별적 가상 레이블 회귀 방법(DVLR)을 제안합니다. DVLR에서는 보다 차별적인 특징을 선택할 수 있는 부분 공간 학습 기반 특징 선택을 안내하는 가상 레이블 회귀 함수를 개발합니다. 또한 선형 판별 분석(LDA) 용어를 사용하여 모델을 더욱 구별적으로 만듭니다. 모델을 더욱 강력하게 만들고 보다 대표적인 기능을 선택하기 위해 다음을 부과합니다. 2,1- 회귀 및 기능 선택 용어에 대한 표준입니다. 마지막으로 여러 공개 데이터 세트에 대해 광범위한 실험이 수행되었으며 결과는 제안된 DVRR이 여러 최첨단 비지도 특징 선택 방법보다 더 나은 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.1 pp.175-179
발행일
2022/01/01
공개일
2021/10/19
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDL8067
원고의 종류
LETTER
범주
패턴 인식

작성자

Zihao SONG
  Yantai University
Peng SONG
  Yantai University
Chao SHENG
  Yantai University
Wenming ZHENG
  Southeast University
Wenjing ZHANG
  Yantai University
Shaokai LI
  Yantai University

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