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LPA-SKFST半监督特征提取方法
LPA-SKFST半监督特征提取方法
摘要：近年来，半监督学习在机器学习领域得到了越来越广泛的关注。特征提取是半监督学习中的关键步骤之一，其目的是通过挖掘数据样本中的潜在特征，并进行有效的表示。本文提出了一种基于LPA-SKFST的半监督特征提取方法。LPA-SKFST通过结合Laplacian嵌入和Semi-supervisedKernelFisherScore，实现了对数据集的降维和特征选择，并在最后进行分类。实验结果表明，该方法在不同数据集上取得了较好的性能，具有很好的应用前景。
关键词：半监督学习；特征提取；LPA-SKFST；Laplacian嵌入；Semi-supervisedKernelFisherScore
1.引言
在机器学习领域，特征提取是一个关键的任务，通过对数据样本进行特征提取，可以减少数据维度，提高分类性能。而半监督学习则是在有限的标签信息下，利用未标签数据来提高分类性能的一种方法。半监督特征提取结合了半监督学习方法和特征提取方法，可以更好地发挥数据样本中的有用信息。然而，现有的半监督特征提取方法往往存在特征选择不准确、降维效果不佳等问题。
2.相关工作
在过去的几年中，已经提出了许多半监督特征提取方法。例如，HGLDA（HalfsupervisedGenerativeLinearDiscriminantAnalysis）方法通过在数据分布上引入了高斯分布，并融合了判别性信息和类别典型信息。SS-KDA（Semi-supervisedKernelDiscriminantAnalysis）方法通过将核函数嵌入到Fisher鉴别准则中，提高了特征提取的性能。然而，这些方法通常忽略了样本间的关系和数据的局部分布。
3.LPA-SKFST方法
本文提出了一种基于LPA-SKFST的半监督特征提取方法。LPA-SKFST方法主要包括三个步骤：Laplacian嵌入、Semi-supervisedKernelFisherScore和分类。
3.1Laplacian嵌入
Laplacian嵌入是一种常用的降维方法，通过构建图结构表示数据样本之间的相似度。在LPA-SKFST方法中，我们使用k近邻法来构建样本之间的邻居关系图。然后，通过计算拉普拉斯矩阵，将数据样本降为低维表示，以保留数据中的关键信息。
3.2Semi-supervisedKernelFisherScore
Semi-supervisedKernelFisherScore是一种基于核函数的特征选择方法，它能够在保持特征的判别性的同时，充分利用未标签数据的信息。具体来说，该方法通过定义一种新的核函数来计算特征对的相关程度，然后根据相关程度对特征进行排序，并选择最相关的特征。
3.3分类
在LPA-SKFST方法中，我们使用支持向量机（SVM）算法来进行分类。SVM是一种有效的分类算法，在半监督学习中也得到了广泛的应用。通过将提取的特征输入到SVM模型中，可以得到最终的分类结果。
4.实验结果
为了评估LPA-SKFST方法的性能，我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，LPA-SKFST方法在不同数据集上取得了较好的性能，相比其他方法具有更高的分类准确率和较低的维度。
5.结论和展望
本文提出了一种基于LPA-SKFST的半监督特征提取方法。该方法通过结合Laplacian嵌入和Semi-supervisedKernelFisherScore，有效地实现了对数据集的降维和特征选择。实验结果表明，该方法在不同数据集上取得了较好的性能，具有很好的应用前景。未来的研究可以进一步优化LPA-SKFST方法，并探索其在其他领域的应用。
参考文献：
[1]Zhang,J.,etal.(2017).Semi-supervisedfeatureextractionviadisentangledrepresentationlearning.PatternRecognition,71,369-383.
[2]Wang,P.,etal.(2020).Semi-supervisedFisherDiscriminantAnalysiswithFractionalLaplacianRegularizationforFeatureExtraction.Neurocomputing,374,184-193.
[3]Yu,H.,etal.(2018).Semi-supervisedFeatureExtractionwithDeepGenerativeModels.PatternRecognition,76,284-293.