%0 Journal Article
%T 一种基于最大边界投影和l2,1范数正则化的属性选择算法
%A 夏建明
%A 杨俊安
%J 控制与决策
%P 1485-1490
%D 2013
%X 当数据含有噪声或标签错误时,传统的属性选择方法(如粗糙集)无法得到正确结果,为此提出一种针对含噪、标签错误数据的属性选择方法.首先用最大边界投影方法获得数据的最佳投影;然后通过对投影矩阵进行??2,1范数正则化操作,进而获得行稀疏的投影矩阵,据此获得对关键属性的挖掘;最后给出方法的收敛性和针对标签错误数据的有效性证明.实验结果表明,所提出的算法克服了噪声和标签错误的影响,较好地实现了针对含噪、标签错误数据的属性选择.
%K 属性选择
%K 最大边界投影
%K l2
%K 1
%K 范数
%K 噪声数据
%K 标签错误
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12467.shtml