基于实例与目标相关性的多目标稀疏回归算法

针对传统多目标回归算法无法处理输入与多输出间的非线性关系,且忽视了数据点在输入与输出之间的结构信息,导致算法泛化性能受限、缺乏稳健性等问题,提出一种基于实例与目标相关性的多目标稀疏回归(multi-target sparse regression with instances and targets correlations,MTR-ITC)算法.首先,通过嵌入潜变量空间来对复杂的输入与输出以及输出间的关联结构解耦,并利用核技巧和稀疏回归学习输入输出间的非线性关系和输出间的相关结构;然后,引入流形正则化项探索不同实例在输入与输出变量间的相关性,确保模型输出与真实结果在局部和全局结构的一致性,以提升模型泛化性能;最后,提出一种交替优化算法来对目标函数进行求解,使其能快速收敛至全局最优.在基准测试数据集上的实验表明,所提算法在不同MTR数据集上均具有较好的测试性能.