ist的matlab代码-fsfc:聚类的特征选择

ist的matlab代码聚类的特征选择 FSFC是一个具有用于聚类的特征选择算法的库。 它基于S. Alelyani，J。Tang和H.Liu的文章 测试涵盖了算法，这些测试可以检查算法的正确性并计算一些聚类指标。 为了进行测试，我们使用开放数据集： 通用数据- 文字数据- 可以在以下位置找到项目文档 实现的算法： 通用数据： SPEC系列-NormalizedCut，任意集群，固定集群 稀疏聚类-套索 局部特征选择-LFSBSS算法 多集群功能选择 加权K均值 文字数据： 文本聚类-Chi-R算法，基于功能集的聚类（FTC） 频繁项集提取-Apriori 依存关系： 麻木 scikit学习 科学的 如何使用： 现在该项目处于早期Alpha阶段，因此尚未发布。 因此，项目的安装有点复杂。 要使用FSFC，您应该： 将存储库克隆到您的计算机。 运行make init以安装依赖项。 将文件夹fsfc的内容复制到项目的源根目录。 之后，您可以使用功能选择器，如下所示： import numpy as np from fsfc . generic import NormalizedCut fr