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特征选择图书馆

版本7.0.2020.3(723 KB) 乔治•
特征选择库(MATLAB工具箱)
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更新2020年5月3

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特征选择图书馆(2018年FSLib)是一种广泛适用的MATLAB库特征选择(属性或变量选择),可以减少问题的高维度数据的准确性最大化模型,自动决策规则的性能以及降低数据采集成本。
* FSLib MATLAB于2017年被授予由接收MATLAB中央硬币。
我们非常感激如果你能给我们一些反馈这个工具箱。我们重视您的意见,欢迎你的评级。
如果你使用我们的工具箱(或方法包含在它),请考虑引用:
[1]Roffo G。梅尔齐,S。,Castellani, U. and Vinciarelli, A., 2017. Infinite Latent Feature Selection: A Probabilistic Latent Graph-Based Ranking Approach. arXiv preprint arXiv:1707.07538.
[2]Roffo G。梅尔齐,S。和Cristani, M., 2015. Infinite feature selection. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 4202-4210).
[3]Roffo, g和梅尔齐,S。,2017年7月。排名:学习功能通过特征向量中心排名和选择。在新领域挖掘复杂的模式:第五国际研讨会,2016年NFMCP结合ECML-PKDD 2016年举行,莉娃▽加尔达湖,意大利,2016年9月19日修改论文选集(卷,10312年,p。19)。不可靠的人。

[4]Roffo G。,2017年。学习和学习排名排名:在模式识别应用程序排名的作用。arXiv预印本arXiv: 1706.05933。

引用作为

乔治(2023)。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。

MATLAB版本兼容性
创建R2017b
兼容任何释放
平台的兼容性
窗户 macOS Linux
类别
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社区寻宝

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开始狩猎!

FSLib_v7.0.1_2020_2

FSLib_v7.0.1_2020_2 / eval_metrics

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / @algorithm

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / @ data

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FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / @rfe

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / @svm

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / drtoolbox

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / drtoolbox / gui

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib / drtoolbox /技术

FSLib_v7.0.1_2020_2 / lib /文件

FSLib_v7.0.1_2020_2 /方法

版本 发表 发布说明
7.0.2020.3

拼写错误
7.0.2020.2

更新后的演示文件:Demo_InfFS.m
%要运行这段代码需要完成它。
%这个文件还没有准备好运行。您可以使用其中的一部分。
%你需要添加数据集和安装LIBLINEAR SVM分类器
7.0.2020.1

从brai Cancela评论一些更新已经完成董继玲女士的方法。
重要提示:
查询词+ EM算法的实现是基于代码:
https://github.com/lizhangzhan/plsa
https://github.com/lizhangzhan/plsa/blob/master/plsa.m
6.2.2018.1

+添加方法:infFS_fast
6.2.2018.0

+新方法:
[1]董继玲女士
[2]InfFS
[3]ecf
[4]mrmr
[5]relieff
[6]mutinffs
[7]fsv
[8]拉普拉斯算子
[9]mcf
[10]rfe
[11]L0
[12]费舍尔
[13]udf
[14]llcfs
[15]慢性疲劳综合症
[16]fsasl
[17]dgufs
[18]ufsol
[19]套索
6.1.2018.0

+添加新演示文件:如何选择最好的参数Inf-FS董继玲女士。
与Inf-FS +如何获得最好的结果的方法。
6.0.2018.0

为当前平台+文件分隔符。