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对比性因素分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了对比特征选择（CFS）方法，通过信息论分析，证明了该方法在对比分析环境中的表征学习，并在数据集上优于其他方法。
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关键要点
- 对比分析（CA）是探索目标数据集中独特变化的方法，这些变化源自与任务无关的变异源。
- 本文介绍了对比特征选择（CFS），用于在对比分析环境中进行特征选择。
- 通过新的信息论分析方法，证明了CFS在对比分析环境中的表征学习能力。
- CFS方法在半合成数据集和四个真实生物医学数据集上优于以前的特征选择方法。
- CFS方法的开源实现可在指定的URL找到。
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