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LIDFS无监督特征选择论文

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AI 综述

Oussama Chelly等人发布论文,提出无监督特征选择方法LIDFS。该方法基于局部固有维度(LID)评估特征重要性,明确不利用标签或类别数量信息。 论文显示,LIDFS将数据矩阵转置并估计每个特征的最大似数LID,算法运行时间为O(d²n)。在23个高维数据集的有监督评测中,LIDFS排名第一,属于最高统计组别,运行速度快于最接近的竞争对手。

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报道时间线

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11月2日
  1. arXiv · ML
    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

    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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9
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1011月2日 14:00
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