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LSPE（ Locality and Similarity Preserving Embedding）特征選擇算法首先基于KNN定義圖結(jié)構(gòu)來(lái)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部性，再基于定義圖學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維重構(gòu)系數(shù)來(lái)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部性和相似性。兩個(gè)步驟獨(dú)立進(jìn)行，缺乏交互。由于近鄰個(gè)數(shù)是人為定義的，使得學(xué)習(xí)到的圖結(jié)構(gòu)不具備自適應(yīng)的近鄰，不是最優(yōu)的，進(jìn)而影響算法性能。為優(yōu)化LSPE算法的性能，提出改進(jìn)的局部和相似性保持特征選擇算法，將圖學(xué)習(xí)與稀疏重構(gòu)、特征選擇并入冋一個(gè)框架，使得圖學(xué)習(xí)和稀疏編碼冋時(shí)進(jìn)行，其要求編碼過(guò)程是稀疏的，自適應(yīng)近鄰的和非負(fù)的。所提算法旨在尋找一個(gè)能保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部性和相似性的投影，并對(duì)投影矩陣施加l2，范數(shù)，進(jìn)而選擇能夠保持局部性和相似性的相關(guān)特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，改進(jìn)后的算法減少了主觀人為影響，消除了選擇特征的不穩(wěn)定性，對(duì)數(shù)據(jù)噪聲魯棒性更強(qiáng)，提高了圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確率。
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