【摘 要】
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近年来,基于矩阵范数L2,1的稀疏优化在特征选择中得到广泛应用。大量计算表明L2,p(0<p<1)正则化稀疏优化问题的解比L2,1正则化稀疏优化问题的解稀疏性更高。因此,在本文中考
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近年来,基于矩阵范数L2,1的稀疏优化在特征选择中得到广泛应用。大量计算表明L2,p(0<p<1)正则化稀疏优化问题的解比L2,1正则化稀疏优化问题的解稀疏性更高。因此,在本文中考虑基于L2,p(0<p≤1)的稀疏优化模型用于半监督特征选择,期望它的解稀疏性更高。当0<p<1时,L 2,p是非凸非李普希兹的。在这里针对L2,p(0<p≤1)稀疏优化半监督特征选择模型给出一致性算法来解决此问题并且分析了算法收敛性。数值实验表明L2,p(0<p≤1)稀疏优化问题的解稀
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