BiometricBlender：用于模仿生物特征空间的高维多类合成数据生成器
机器学习
2023-04-26 v2 人工智能
数据库
统计计算
摘要
缺乏自由可用（真实或合成）的高维或超高维、多类数据集可能阻碍特征筛选研究的快速增长，尤其在生物识别领域，此类数据集的使用十分常见。本文报告一个名为 BiometricBlender 的 Python 包，它是一个超高维、多类合成数据生成器，用于基准测试广泛的特征筛选方法。在数据生成过程中，混合特征的整体有用性与相互关联可由用户控制，因此合成特征空间能够模仿真实生物识别数据集的关键属性。
引用
@article{arxiv.2206.10747,
title = {BiometricBlender: Ultra-high dimensional, multi-class synthetic data generator to imitate biometric feature space},
author = {Marcell Stippinger and Dávid Hanák and Marcell T. Kurbucz and Gergely Hanczár and Olivér M. Törteli and Zoltán Somogyvári},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.10747},
year = {2023}
}
备注
DISCLAIMER: This is a preprint article. A final peer reviewed article has now been published in SoftwareX. DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101366