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特征選擇是一種通過去除不相關(guān)和冗余的特征來降低數(shù)據(jù)維數(shù)和提高后續(xù)學(xué)習(xí)算法效率的數(shù)據(jù)處理方法。無監(jiān)督特征選擇已經(jīng)成為維數(shù)約簡中具有挑戰(zhàn)性的問題之一。首先，通過結(jié)合特征自表示能力和流形結(jié)構(gòu)，提出了一種聯(lián)合多流形結(jié)構(gòu)和自表示（ Joint multi-- Manifold structures and self- Representation， JMMSSR）的無監(jiān)督特征選擇方法。不同于現(xiàn)有的方法，為了更準(zhǔn)確地刻畫特征的流形結(jié)構(gòu)，引入一種自適應(yīng)加權(quán)策略來融合特征的多個流形結(jié)構(gòu)。然后，提出了一種簡單且有效的迭代優(yōu)化算法來求解 JMMSSR方法的目標(biāo)函數(shù)，并利用數(shù)值實驗驗證了優(yōu)化算法的收斂性。最后，分別在 JAFFE，ORL和COIL203個數(shù)據(jù)集上進行聚類實驗，實驗結(jié)果驗證了與現(xiàn)有的無監(jiān)督特征選擇方法相比， JMMSSR方法具有較好的性能。
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