LOFS：在线流式特征选择库
机器学习
2016-10-24 v1 机器学习
摘要
作为一个新兴研究方向，在线流式特征选择处理特征空间中顺序添加的维度，而数据实例数量固定。在线流式特征选择提供了一种新的、互补的算法方法，以丰富在线特征选择，特别针对大数据分析中的高维性。本文介绍了首个用于 MATLAB 的综合开源库，实现了在线流式特征选择的最先进算法。该库旨在促进这一令人振奋的研究方向中新算法的开发，并使得新方法与传统方法之间的比较成为可能。
引用
@article{arxiv.1603.00531,
title = {LOFS: Library of Online Streaming Feature Selection},
author = {Kui Yu and Wei Ding and Xindong Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.00531},
year = {2016}
}