低秩超图属性选择：基于属性自表达的高效算法

本篇论文研究关注于高维数据处理中的一个重要问题，即如何有效剔除冗余属性并选取最具代表性的特征，以提高数据处理和分析的效率。论文提出了一个名为“基于属性自表达的低秩超图属性选择算法”。该算法的核心思想是结合属性自表达和低秩表示，以及超图的正则化机制。 首先，属性自表达这一特性被利用来构建模型，通过其他属性的稀疏表示，将每个属性转换为一种低秩形式。这种转换基于低秩假设，即高维数据在某些维度上可能存在线性依赖或结构，这有助于发现数据的潜在结构和关键信息。低秩表示不仅考虑了数据的整体趋势（全局信息），也体现了数据的内在子空间结构。 其次，超图正则化因子的引入是为了保持数据的局部结构，确保在选择属性过程中不会丢失重要的局部联系。这种正则化手段使得算法能够在全局和局部信息之间找到平衡，能够更好地捕捉数据的复杂性和多样性。 最后，通过稀疏正则化，算法可以筛选出那些既具有全局影响力又保持局部关联性的属性，实现有效的属性选择。这种方法实质上是一种嵌入了子空间学习的属性选择策略，它旨在通过综合考虑全局和局部信息，提高特征选择的准确性和有效性。 实验部分展示了该算法相较于传统属性选择算法的优势，它在选取属性的同时，能够显著提升分类任务的性能。作者团队由多位研究数据挖掘和机器学习的学者组成，包括苏毅娟、雷聪、胡荣耀、何威和朱永华，他们分别来自广西师范学院、广西师范大学和广西大学的研究机构，他们的贡献证明了该算法在实际应用中的价值。 这篇论文提出了一种新颖的无监督属性选择方法，其在处理高维数据时展现出强大的性能和实用性，对于提升数据分析和挖掘的精度具有重要意义。