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无监督的区分特征选择（UDFS）

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简介：
无监督的区分特征选择（UDFS）是一种创新的数据处理方法，旨在从大量未标记数据中自动识别关键特征，促进机器学习模型性能优化。 UDFS 易阳最初提出的无监督区分特征选择（UDFS）算法旨在选取用于数据表示的最具区分性的特征。该算法优化了特征，并提供了包含特征等级及权重的输出结果。它使用含有功能与类值的信息输入训练文件，计算最佳特征时需要一些其他参数，例如gamma、lambda、k和nclass等。此算法基于L-2,1范数正则化方法来最小化目标函数并为每个lambda值生成特征系数。 UDFS应用程序可以通过以下命令执行： usage: python2.7 UDFS.py -i input.csv -k 1 -g 0.00001 -l 0.00001 -n 2 -o output.csv 可选参数： -h, --help 显示帮助信息并退出 -i INPUT, --input INPUT

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    无监督的区分特征选择（UDFS）是一种创新的数据处理方法，旨在从大量未标记数据中自动识别关键特征，促进机器学习模型性能优化。 UDFS 易阳最初提出的无监督区分特征选择（UDFS）算法旨在选取用于数据表示的最具区分性的特征。该算法优化了特征，并提供了包含特征等级及权重的输出结果。它使用含有功能与类值的信息输入训练文件，计算最佳特征时需要一些其他参数，例如gamma、lambda、k和nclass等。此算法基于L-2,1范数正则化方法来最小化目标函数并为每个lambda值生成特征系数。 UDFS应用程序可以通过以下命令执行： usage: python2.7 UDFS.py -i input.csv -k 1 -g 0.00001 -l 0.00001 -n 2 -o output.csv 可选参数： -h, --help 显示帮助信息并退出 -i INPUT, --input INPUT
     
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