Double feature selection algorithm based on low-rank sparse non-negative matrix factorization
Recently, many feature selection algorithms based on non-negative matrix factorization have been proposed. However, many of these algorithms only consider unilateral information about global or local geometric structure normally. To this end, this paper proposes a new feature selection algorithm cal...
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| Veröffentlicht in: | International journal of machine learning and cybernetics Jg. 11; H. 8; S. 1891 - 1908 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Berlin/Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
01.08.2020
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1868-8071, 1868-808X |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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