基于鲁棒自编码器和自适应图学习的无监督特征选择

本文介绍了一篇关于无监督特征选择的研究论文，这是机器学习中的一个关键任务。该方法结合了鲁棒自编码器和自适应图学习。“鲁棒”的使用表明试图处理噪声或损坏的数据。自适应图学习可能旨在捕捉特征之间的关系。这些技术的结合是现代机器学习研究中的常见策略，旨在提高性能和鲁棒性。该论文侧重于无监督学习，这一点非常重要，因为它允许在没有标记数据的情况下进行特征选择，这通常是现实世界应用中的一个约束。

• •侧重于无监督特征选择。
• •结合了鲁棒自编码器和自适应图学习。
• •旨在提高特征选择的性能和鲁棒性。
• •解决了没有标记数据进行特征选择的挑战。