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基于自适应图的半监督特征选择方法研究.pdf

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    摘要

    在数字化时代，随着网络技术和数据采集的迅猛进步，人们能够轻松地获取

    到大量高维且复杂的信息。然而，随着数据特征维度的增加，从有限的标注数据

    和庞大的无标注数据中筛选最佳特征子集的任务变得越发具有挑战性。为了应对

    这一挑战，必须对高维数据进行降维处理，以提高对有用信息的有效学习能力。

    因此，在此背景下特征选择研究显得尤为关键。本文深入研究基于自适应图学习

    与局部到全局信息的融合，具体研究内容如下：

    (1)提出一种新型的半监督特征选择方法，旨在从有限的标注数据和大量的

    无标注数据中选择最

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