基于核函数的低秩非线性属性选择算法
Computer Engineering and Design（2019）
摘要
高维的数据之间除了有线性关系之外,还有非线性的关系,为此提出一种基于核函数的低秩非线性属性选择算法.通过核函数把数据的每个属性都映射到高维空间,在高维空间中表示出属性之间的非线性关系;通过低秩约束排除噪声的干扰,利用高维空间中数据属性对应的稀疏正则化因子进行属性选择.核函数映射可以找出数据属性之间的非线性关系,低秩约束相当于对高维数据的全局结构进行子空间学习.该算法是一种嵌入了低秩结构的非线性属性选择算法.实验结果表明,该算法比其它的属性选择算法具有更好的效果.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要