基于辅助变量近端梯度算法的特征选择
来源：计算机应用与软件杂志2025年第8期北京时间：
作者：王永昌, 董必成
摘要：为了解决传统不完整数据特征选择方法的局限性，提出一种基于辅助变量近端梯度算法的特征选择方法。通过在特征选择过程中使用指标矩阵过滤掉缺失信息，并通过使用辅助变量近端梯度算法来 自 动分配权重较小甚至为零的异常值和权重较大的重要样本，从而减少异常值的影响；设计一种优化策略来优化所提出的 目标函数，并从理论和实验上证明所提出的优化策略的收敛性；在真实数据集和合成不完全数据集上的实验结果验证了该方法高维数据降维处理后在低维空间上的聚类性能。
关键词：不完整数据集, 特征选择, 辅助变量, 近端梯度
