کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5004201 | 1461194 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Discriminative sparse subspace learning and its application to unsupervised feature selection
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری خردهفرهنگی فریبنده و کاربرد آن در انتخاب ویژگی بدون نظارت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فراگیری ماشین، انتخاب ویژگی، یادگیری زیرزمینی، یادگیری بی نظیر، یادگیری هسته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
In order to efficiently use the intrinsic data information, in this study a Discriminative Sparse Subspace Learning (DSSL) model has been investigated for unsupervised feature selection. First, the feature selection problem is formulated as a subspace learning problem. In order to efficiently learn the discriminative subspace, we investigate the discriminative information in the subspace learning process. Second, a two-step TDSSL algorithm and a joint modeling JDSSL algorithm are developed to incorporate the clusters׳ assignment as the discriminative information. Then, a convergence analysis of these two algorithms is provided. A kernelized discriminative sparse subspace learning (KDSSL) method is proposed to handle the nonlinear subspace learning problem. Finally, extensive experiments are conducted on real-world datasets to show the superiority of the proposed approaches over several state-of-the-art approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISA Transactions - Volume 61, March 2016, Pages 104-118
Journal: ISA Transactions - Volume 61, March 2016, Pages 104-118
نویسندگان
Nan Zhou, Hong Cheng, Witold Pedrycz, Yong Zhang, Huaping Liu,