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針對高維的數據中往往存在非線性、低秩形式和屬性冗余等問題，提出一種基于核函數的屬性自表達無監督屬性選擇算法——低秩約束的非線性屬性選擇算法（ LRNFS）。首先，將每一維的屬性映射到高維的核空間上，通過核空間上的線性屬性選擇去實現低維空間上的非線性屬性選擇；然后，對自表達形式引入偏差項并對系數矩陣進行低秩與稀疏處理；最后，引入核矩陣的系數向量的稀疏正則化因子來實現屬性選擇。所提算法中用核矩陣來體現其非線性關系，低秩考慮數據的全局信息進行子空間學習，自表達形式確定屬性的重要程度。實驗結果表明，相比于基于重新調整的線性平方回歸（ RLSR）半監督特征選擇算法，所提算法進行屬性選擇之后作分類的準確率提升了2.34%。所提算法解決了數據在低維特征空間上線性不可分的問題，提升了屬性選擇的準確率。
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圖像處理和數據挖掘等領域常用高維的矩陣來存儲數據。高維的矩陣在存儲大量信息的同時，也會帶來屬性冗余、占用大量存儲空間等問題。為了能夠提取這些數據的有效信息，并提升處理效率，需要對這些數據進行預處理。因此屬性約簡成為了越來越重要的一個研究領域。
屬性選擇是常見的屬性約簡方法。它主要是按照某種標準從紛繁雜亂的屬性中選出能夠最好表示出數據的原始屬性的子集。屬性選擇廣泛應用于模式識別、機器學習以及其他領域中。之前的大部分研究都是基于線性條件下的屬性選擇，然而現實生活中的數據之間往往不是恰好線性的關系，有時需要去更多地考慮數據之間的非線性關系，因此可以引入核函數來實現非線性的屬性選擇。
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