A factor graph model for unsupervised feature selection

•A novel filter type unsupervised feature selection algorithm, namely, a factor graph model for unsupervised feature selection (FGUFS) is proposed.•In FGUFS, the maximal information coefficient (MIC) is used to measure the similarities between features, and a message passing algorithm developed for...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 480; S. 144 - 159
Hauptverfasser:	Wang, Hongjun, Zhang, Yinghui, Zhang, Ji, Li, Tianrui, Peng, Lingxi
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.04.2019
Schlagworte:	Factor graph Feature selection Message-passing algorithm Unsupervised learning Feature selection Factor graph Message-passing algorithm Unsupervised learning
ISSN:	0020-0255, 1872-6291
Online-Zugang:	Volltext
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