清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Fast Sparse Discriminative K-Means for Unsupervised Feature Selection

特征选择 判别式 计算机科学 模式识别(心理学) 基质(化学分析) 人工智能 符号 选择(遗传算法) 约束(计算机辅助设计) 规范(哲学) 数学 算术 材料科学 几何学 政治学 法学 复合材料
作者
Feiping Nie,Zhenyu Ma,Jingyu Wang,Xuelong Li
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (7): 9943-9957 被引量:23
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3238103
摘要

Embedded feature selection approach guides subsequent projection matrix (selection matrix) learning through the acquisition of pseudolabel matrix to conduct feature selection tasks. Yet the continuous pseudolabel matrix learned from relaxed problem based on spectral analysis deviates from reality to some extent. To cope with this issue, we design an efficient feature selection framework inspired by classical least-squares regression (LSR) and discriminative K-means (DisK-means), which is called the fast sparse discriminative K-means (FSDK) for the feature selection method. First, the weighted pseudolabel matrix with discrete trait is introduced to avoid trivial solution from unsupervised LSR. On this condition, any constraint imposed into pseudolabel matrix and selection matrix is dispensable, which is significantly beneficial to simplify the combinational optimization problem. Second, the $\ell_{2,p}$ -norm regularizer is introduced to satisfy the row sparsity of selection matrix with flexible $p$ . Consequently, the proposed FSDK model can be treated as a novel feature selection framework integrated from the DisK-means algorithm and $\ell_{2,p}$ -norm regularizer to optimize the sparse regression problem. Moreover, our model is linearly correlated with the number of samples, which is speedy to handle the large-scale data. Comprehensive tests on various data terminally illuminate the effectiveness and efficiency of FSDK.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
7秒前
打打应助读书的时候采纳,获得10
8秒前
wushuimei完成签到 ,获得积分10
12秒前
Jocelyn完成签到,获得积分10
21秒前
无限的千凝完成签到 ,获得积分10
22秒前
慕青应助读书的时候采纳,获得10
26秒前
孙哈哈完成签到 ,获得积分10
35秒前
噼里啪啦发布了新的文献求助50
41秒前
Orange应助读书的时候采纳,获得10
44秒前
科研佟完成签到 ,获得积分10
47秒前
文与武完成签到 ,获得积分10
48秒前
lele033086完成签到 ,获得积分10
54秒前
单小芫完成签到 ,获得积分10
58秒前
小马甲应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
happypig发布了新的文献求助20
1分钟前
橙汁摇一摇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
诚心无颜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Akim应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
blue完成签到,获得积分10
1分钟前
blue发布了新的文献求助10
1分钟前
一人独钓一江秋完成签到,获得积分10
1分钟前
zzhui完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
英姑应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
雪无花发布了新的文献求助10
1分钟前
路过完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zh完成签到 ,获得积分0
1分钟前
袁雪蓓完成签到 ,获得积分10
1分钟前
和风完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
wy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
现代完成签到,获得积分10
1分钟前
ZX完成签到 ,获得积分10
2分钟前
噼里啪啦完成签到,获得积分10
2分钟前
雪无花完成签到,获得积分10
2分钟前
Hiram完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
Semantics for Latin: An Introduction 1055
Plutonium Handbook 1000
Three plays : drama 1000
International Code of Nomenclature for algae, fungi, and plants (Madrid Code) (Regnum Vegetabile) 1000
Psychology Applied to Teaching 14th Edition 600
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 600
Apiaceae Himalayenses. 2 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4099574
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3637126
关于积分的说明 11525852
捐赠科研通 3346458
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1839286
邀请新用户注册赠送积分活动 906521
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 823836