Feature Selection Library (FSLib 2018)是一种广泛应用于特征选择(属性或变量选择)的MATLAB库，能够降低高维问题，最大化数据模型的准确性，自动决策规则的性能，降低数据采集成本。
* FSLib在2017年获得MATLAB中央硬币奖励。
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Roffo, G.， Melzi, S.， Castellani, U. and Vinciarelli, A.， 2017。无限潜在特征选择:一种基于概率潜在图的排序方法。arXiv预印本arXiv: 1707.07538。
[2] Roffo, G.， Melzi, S. and Cristani, M.， 2015。无限的特征选择。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》(第4202-4210页)。
[3] Roffo, G.和Melzi, S.， 2017, 7月。学习排序:通过特征向量中心性进行特征排序和选择。2016年9月19日，《采矿复杂模式的新前沿:第五届国际研讨会(NFMCP 2016)》，与ECML-PKDD 2016联合举办，意大利Riva del Garda, 2016年9月19日，修订论文选集(第10312卷，第19页)。施普林格。
[4]罗福，G.， 2017。排序学习和排序学习:排序在模式识别应用中的作用。arXiv预印本arXiv: 1706.05933。
引用作为
乔治(2021)。特征选择图书馆(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library)， MATLAB中央文件交换。检索．
