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申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司

摘要：本公开涉及一种特征选择方法和装置、多媒体和网络数据降维方法和设备。该特征选择方法包括：获取原始数据矩阵和待选择特征数目k，其中，所述原始数据矩阵为电子数据的原始数据矩阵；根据原始数据矩阵、回归系数矩阵、标签矩阵、尺度因子矩阵和偏置向量确定目标值函数；确定目标值最小的情况下的尺度因子向量；从尺度因子向量中选择k个尺度因子，将k个尺度因子对应的特征作为目标特征。本公开通过引入尺度因子对最小二乘回归的系数矩阵进行缩放，可以利用尺度因子对特征重要性进行评估。

主权项：1.一种特征选择方法，其特征在于，包括：获取原始数据矩阵和待选择特征数目k，其中，所述原始数据矩阵为电子数据的原始数据矩阵，所述原始数据为多媒体数据和或网络数据；根据原始数据矩阵、回归系数矩阵、标签矩阵、尺度因子矩阵和偏置向量确定目标值函数，其中，所述根据原始数据矩阵、回归系数矩阵、标签矩阵、尺度因子矩阵和偏置向量确定目标值函数包括：确定目标值函数的第一项，采用尺度因子矩阵对回归系数矩阵进行缩放，其中，目标值函数的第一项为扩展后的最小二乘回归项，用于采用回归系数矩阵，将原始数据矩阵向标签矩阵进行映射；将回归系数矩阵的lF范数的正则化项，作为目标值函数的第二项；将目标值函数的第一项和第二项的和作为目标值函数；确定目标值最小的情况下的尺度因子向量，其中，所述确定目标值最小的情况下的尺度因子向量包括：对目标值函数进行处理，消除尺度因子向量，生成回归系数矩阵和偏置向量的第二目标值函数，其中，所述对目标值函数进行处理，消除尺度因子向量，生成回归系数矩阵和偏置向量的第二目标值函数包括：将最小二乘回归项作为第二目标值函数的第一项，将回归系数矩阵的l2,1范数平方正则化项作为第二目标值函数的第二项，将第二目标值函数的第一项和第二项的和作为第二目标值函数；交替优化回归系数矩阵和偏置向量两个变量，直到达到收敛条件；将达到收敛条件下的尺度因子向量，作为目标值最小的情况下的尺度因子向量；从尺度因子向量中选择k个尺度因子，将k个尺度因子对应的特征作为目标特征。

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