Modules
		numpy.linalg scipy.sparse.base scipy.sparse.bsr scipy.sparse.compressed scipy.sparse.construct scipy.sparse.coo scipy.sparse.csc scipy.sparse.csgraph scipy.sparse.csr scipy.sparse.data scipy.sparse.dia scipy.sparse.dok scipy.sparse.extract scipy.sparse.lil numpy numpy scipy.sparse.sputils

Functions
		feature_ranking(score, **kwargs) spec(X, **kwargs) This function implements the SPEC feature selection   Input ----- X: {numpy array}, shape (n_samples, n_features)     input data kwargs: {dictionary}     style: {int}         style == -1, the first feature ranking function, use all eigenvalues         style == 0, the second feature ranking function, use all except the 1st eigenvalue         style >= 2, the third feature ranking function, use the first k except 1st eigenvalue     W: {sparse matrix}, shape (n_samples, n_samples}         input affinity matrix   Output ------ w_fea: {numpy array}, shape (n_features,)     SPEC feature score for each feature   Reference --------- Zhao, Zheng and Liu, Huan. "Spectral Feature Selection for Supervised and Unsupervised Learning." ICML 2007.