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基于全局冗余最小化的无监督特征选择方法及其应用.pdf

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    摘要

    随着获取数据方式的不断增加，许多领域出现了大量无标签的高维数据。高维数

    据通常包含噪声、冗余和不相关信息，使基于数据开展的学习任务难以达到令人满意

    效果。同时，数据具有时空属性，同一数据的真实标记也在不断变化，导致数据标注

    需要耗费大量的时间和精力。由于无监督特征选择能够有效降低数据维度而不需要任

    何标签信息，因此成为当前一个热门的研究课题。现有无监督特征选择算法主要关注

    特征与目标变量的相关性，对于特征间的分析稍显不足。同时，基于模型训练的嵌入

    式和包裹式特征选择算法难以适应无标签条件下特征选

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