稀疏局部保持投影

作     者：郑忠龙 黄小巧 贾泂 杨杰 

作者机构：浙江师范大学计算机系浙江金华321004 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200040 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2014年第37卷第9期

页      面：2038-2046页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0808[工学-电气工程] 0839[工学-网络空间安全] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61170109 61272468 61100119) 浙江省自然科学基金(Y14F030022 LY12F02009 LY13F020015) 浙江省科技厅项目(2012C21021)资助~~ 

主　　题：稀疏学习 局部保持投影 流行学习 正则化 

摘      要：LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是1范数和2范数混合学习的一种理论框架,基于LASSO提出了局部保持投影的稀疏回归算法SpLPP及其广义的正则化形式RSpLPP,并从理论上证明了所提模型的收敛性及求解算法,给出了算法的复杂性分析.所提算法同时具有特征选择、降维的特性,在有监督学习、无监督学习两种任务情况下,都可以应用该算法.在人工数据集和真实数据集上进行的大量仿真实验,取得了较好的结果,证明了所提算法的有效性.