低秩约束的非线性属性选择算法

摘要

针对高维的数据中往往存在非线性、低秩形式和属性冗余等问题,提出一种基于核函数的属性自表达无监督属性选择算法——低秩约束的非线性属性选择算法(LRNFS).首先,将每一维的属性映射到高维的核空间上,通过核空间上的线性属性选择去实现低维空间上的非线性属性选择;然后,对自表达形式引入偏差项并对系数矩阵进行低秩与稀疏处理;最后,引入核矩阵的系数向量的稀疏正则化因子来实现属性选择.所提算法中用核矩阵来体现其非线性关系,低秩考虑数据的全局信息进行子空间学习,自表达形式确定属性的重要程度.实验结果表明,相比于基于重新调整的线性平方回归(RLSR)半监督特征选择算法,所提算法进行属性选择之后作分类的准确率提升了2.34％.所提算法解决了数据在低维特征空间上线性不可分的问题,提升了属性选择的准确率.