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摘要
本发明公开了一种基于个性化判别的特征学习算法,包括所述针对不同类别样本学习其权重的算法的具体方法包括：所述针对不同类别样本学习其权重的算法具体实施方法：开始：更新全局权重,确定与全局权重相关项；更新个性化权重,确定与个性化权重相关项：更新相似度矩阵,通过固定变量WG和Wp,转换目标函数：结束开始：更新全局权重：更新个性化权重：更新相似度矩阵：结束；通过同时探索兼容与所有样本的特征以及特定于每一个样本主题的特征,探索其全局共享判别性特征以及个性化的异质性特征。此外,该方法同时引入自适应的谱聚类算法,挖掘数据的流形结构。本方法可以获得更好的预测性能。
- 出版日期2019-8-7
- 单位合肥工业大学
