Robust Joint Graph Sparse Coding for Unsupervised Spectral Feature Selection
In this paper, we propose a new unsupervised spectral feature selection model by embedding a graph regularizer into the framework of joint sparse regression for preserving the local structures of data. To do this, we first extract the bases of training data by previous dictionary learning methods an...
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| Veröffentlicht in: | IEEE transaction on neural networks and learning systems Jg. 28; H. 6; S. 1263 - 1275 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
United States
IEEE
01.06.2017
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2162-237X, 2162-2388, 2162-2388 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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