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特征選擇是一種通過去除不相關和冗余的特征來降低數據維數和提高后續學習算法效率的數據處理方法。無監督特征選擇已經成為維數約簡中具有挑戰性的問題之一。首先，通過結合特征自表示能力和流形結構，提出了一種聯合多流形結構和自表示（ Joint multi-- Manifold structures and self- Representation， JMMSSR）的無監督特征選擇方法。不同于現有的方法，為了更準確地刻畫特征的流形結構，引入一種自適應加權策略來融合特征的多個流形結構。然后，提出了一種簡單且有效的迭代優化算法來求解 JMMSSR方法的目標函數，并利用數值實驗驗證了優化算法的收斂性。最后，分別在 JAFFE，ORL和COIL203個數據集上進行聚類實驗，實驗結果驗證了與現有的無監督特征選擇方法相比， JMMSSR方法具有較好的性能。
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