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2017年 1月 ��������� ����������������． ��������， ������������������������������������������������
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在 机器 学****领域 中，随着分 析处 理 的数 据 的维度 越来 越 高 ，特 征数 远 远 高 于样 本 数 ，在此 情 形 下 出�
现 的数 据样 本稀 疏 、距 离计 算 困难等 问题 ，是所 有机 器学****方 法所共 同面临 的严重 障碍 ，被称 为“维 数灾�
难”．缓解维数灾难的一个重要的途径就是降维 ，亦称“维数约减”，即通过某种数学变化将原始高维属性�
空 间转变 为一个 低 维“子 空 间”，在 这个子 空 问 中样 本 的密 度 大幅 度提 高 ，距 离计 算 也 变得 更 为 容 易．一�
般情 况下 ，维数 约减 可 以分为 特征选 择 和 特 征 提取 ．特征 选 择 在 于 选取 对 训 练 数 据 具有 分 类 能 力 的特�
征 ，而特征提取主要是采用线性或者非线性映射 ，将样本所在 的高维特征空间映射到相应 的低维特征�
空 间．�
目前 ，图的特性 已被研究者们广泛应用于特征提取的研究 中���．用图来体现数据 间的关系是一种�
常用的方法 ，也是一种很 自然的想法 ，并且该方法有着很高的效率 ，如一些聚类算法 、半监督学 ****子空�
收稿 日期 ：����—��—���
基金项 目：国家 自然科学基金青年基金资助项 目��������������
作者简介 ：张文静 �����一�，女 ，陕西礼泉人 ，厦 门大学博 士研 究生 ；王备 战�����一�，男 ，陕西乾县 人 ，厦门大学 教授 ，博�
士生导师 ，博士 ；张志宏 �����一�，男 ，福建漳州人 ，厦 门大学副教授 ，硕士生导师 ，博士．�第 �期� 张文静 ，等 ：基于图的特征选择算法综述� ���
间学****等方法．借鉴图的方法