基于多視圖的半監(jiān)督特征選擇算法研究.pdf

1、在處理計算機問題時，現(xiàn)實中遇到的數(shù)據(jù)一般都是高維度的，存在很多不相關(guān)的冗長特征。這為現(xiàn)實問題的解決帶來了一定的困難。人們研究出了特征選擇算法，以此提高算法選擇的準(zhǔn)確率。此方法可以高效的對數(shù)據(jù)進行降維，能夠從數(shù)據(jù)的原始特征中直接選擇出最優(yōu)化的特征子集。因此，針對這一課題的研究已成為機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的熱點研究課題。
　　在解決實際問題時也會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間具有多個視圖，多視圖學(xué)習(xí)也是機器學(xué)習(xí)過程中的重點研究課題。若是能在多視圖數(shù)據(jù)之

2、間發(fā)現(xiàn)他們隱藏的互補性關(guān)系，那么就可以在很大程度上提高學(xué)習(xí)的效果。然而隨著現(xiàn)代社會技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的大規(guī)模應(yīng)用加大了提取數(shù)據(jù)并進行標(biāo)記的難度。那么如何在這種環(huán)境下獲得數(shù)據(jù)之間多視圖關(guān)系，并以此選擇出最大相關(guān)和最小冗余的子集，這是本文研究的主要內(nèi)容。參照當(dāng)前計算及算法研究領(lǐng)域的最新進展，分析并研究出了一種基于多視圖的半監(jiān)督特征選擇算法方式。此算法不但能夠有效的提取多視圖之間的互補信息，而且可以分析不同視圖中各個特征間的冗余關(guān)系。結(jié)合少量標(biāo)