skfeature.function.sparse_learning_based.MCFS

 
Modules
       
sklearn.linear_model
numpy
scipy

 
Functions
       
feature_ranking(W)
This function computes MCFS score and ranking features according to feature weights matrix W
mcfs(X, n_selected_features, **kwargs)
This function implements unsupervised feature selection for multi-cluster data.
 
Input
-----
X: {numpy array}, shape (n_samples, n_features)
    input data
n_selected_features: {int}
    number of features to select
kwargs: {dictionary}
    W: {sparse matrix}, shape (n_samples, n_samples)
        affinity matrix
    n_clusters: {int}
        number of clusters (default is 5)
 
Output
------
W: {numpy array}, shape(n_features, n_clusters)
    feature weight matrix
 
Reference
---------
Cai, Deng et al. "Unsupervised Feature Selection for Multi-Cluster Data." KDD 2010.