低秩特征选择多输出回归算法

摘要：

针对现有回归算法没有考虑利用特征与输出的关系,各输出之间的关系,以及样本之间的关系来处理高维数据的多输出回归问题易输出不稳定的模型,提出一种新的低秩特征选择多输出回归方法.该方法采用低秩约束去构建低秩回归模型来获取多输出变量之间的关联结构;同时创新地在该低秩回归模型上使用L2,p-范数来进行样本选择,合理地去除噪音和离群点的干扰;并且使用L2,p-范数正则化项惩罚回归系数矩阵进行特征选择,有效地处理特征与输出的关系和避免"维灾难"的影响.通过实际数据集的实验结果表明,提出的方法在处理高维数据的多输出回归分析中能获得非常好的效果.

关键词：多输出回归、低秩回归、回归系数矩阵、特征选择

所属期刊栏目：53

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61450001,61263035,61573270;国家高技术研究发展计划8632012AA011005;国家重点基础研究发展规划9732013CB329404;中国博士后科学基金2015M570837;广西自然科学基金2012GXNSFGA060004,2014jjAA70175,2015GXNSFAA139306,2015GXNSFCB139011;广西八桂创新团队、广西百人计划和广西高校科学技术研究重点项目2013ZD04;广西研究生教育创新计划项目YCSZ2016046,YCSZ2016045

在线出版日期：2017-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：116-121