arXiv · ML· Oussama Chelly, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi, Muhammad Rajabinasab, Arthur Zimek·· 5 小时前AI 评分28
LIDFS 无监督特征选择方法：基于局部内在维度的性能与效率评估
Unsupervised Feature Selection Using Local Intrinsic Dimensionality -- Extended Version
AI 导读
论文提出无监督特征选择方法 LIDFS，基于局部内在维度（LID）评估特征重要性，在 23 个高维数据集的有监督评测中排名第一。 该方法将数据矩阵转置，对每个特征的最大似然 LID 进行估计，算法运行时间为 O(d²n)。 LIDFS 属于最高统计组别，运行速度快于最接近的竞争对手，而部分近期方法未能超越随机基线。
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