[发明专利]一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法

摘要

本发明公开了一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组数据点，构建其权重矩阵及对应的拉普拉斯矩阵。2)随机初始化特征提取矩阵与重建系数矩阵，迭代更新特征提取矩阵与重建系数矩阵，得到最终收敛的特征提取矩阵作为特征提取的依据。相比于一般的项目推荐解决方案，本发明使用了图像正则化与数据重建相结合的方法，则能够提取出更有效的数据特征。本发明在数据特征提取问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。

主权项

1.一种利用图像正则化及数据重建解决特征提取任务的方法，其特征在于包括如下步骤：1)针对于一组数据点，构建其权重矩阵及对应的拉普拉斯矩阵；2)随机初始化重建系数矩阵与特征提取矩阵，之后进行迭代，在每次迭代过程中，先固定重建系数矩阵，来更新特征提取矩阵，再固定特征提取矩阵，更新重建系数矩阵；循环迭代更新至特征提取矩阵收敛之后，返回最终的特征提取矩阵；3)利用步骤2)学习得到的特征提取矩阵来对于原始数据点进行特征提取。