文章解读：Feature selection based on FDA and F-score for multi-class classification

原文出处
F-score是一种简单的特征选择技术，但它只适用于两个类。

文中提出了一种基于Fisher判别分析（FDA）和F-score的新颖特征排序方法，表示为FDAF评分，考虑了多维特征空间中类的相对分布。

主要思想是根据最大化平均班级距离与相对内部分散之间的比例，得到一个适当的子集。因为该方法一次消除所有不重要的特性，因此可以有效降低计算成本。

对六个基准的UCI数据集和两个人工数据集的实验表明，所提出的FDAF分数算法不仅可以获得比原始数据集更少的特征以及快速计算的良好结果，而且可以很好地处理分类问题。

可以看出，本文是属于传统方法（非神经网络）的，因此在这里不再做进一步探究。

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