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易双燕;赖志辉;何振宇;张耀明;刘、杨

联合稀疏主成分分析。 （英语） Zbl 1428.68266号

模式识别 61, 524-536 (2017).
摘要：主成分分析（PCA）在降维中应用广泛。为了提高算法的鲁棒性，人们提出了许多PCA变体。然而，现有的方法要么不能一致地选择有用的特征，要么对离群值仍然敏感，这将降低其分类精度。本文提出了一种新的联合稀疏主成分分析（JSPCA）方法，用于联合选择有用的特征并增强对异常值的鲁棒性。具体来说，JSPCA放松了变换矩阵的正交约束，使其有更多的自由来联合选择有用的特征进行低维表示。JSPCA对其目标函数施加联合稀疏约束，即对损失项和正则化项都施加（ell{2，1}）范数，以提高算法的鲁棒性。提出了一种简单有效的优化方案，并对JSPCA进行了理论分析。在八个数据集上的实验结果证明了该方法的可行性和有效性。

引用于10文件

理学硕士：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H25个 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

降维;关节稀疏;\（\ell_{2，1}\）-范数
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Yi}等人，模式识别61，524--536（2017；Zbl 1428.68266）
全文： 内政部

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