기울어진 분할의 절충
축 정렬 트리는 특징 차원을 따라 분할한다. 여러 특징을 조합하는 기울어진 분할은 유연하지만 잡음 차원에 대한 강건성이나 해석 가능성, 계산 효율을 잃을 수 있다는 문제에서 연구가 출발했다.
희소한 무작위 투영
SPORF는 작은 특징 부분 집합을 선형으로 결합하는 매우 희소한 투영을 사용한다. 여러 특징 관계를 표현하면서 조합에 참여하는 특징 수를 제한하는 접근이다.
분류 벤치마크의 평가
원 연구는 차원, 표본 수, 클래스 수가 다양한 백 개 이상의 분류 문제와 모의실험으로 평가했다. 정확도뿐 아니라 계산 효율, 확장성, 해석 가능성의 절충도 분석했다.