Im Rahmen des Projekts C1 - Merkmalsselektion in hochdimensionalen Daten am Beispiel der Risikoprognose in der Onkologie - sind weitere Verfahren für die Merkmalsselektion in Rapidminer implementiert und öffentlich verfügbar. Während seines Besuchs beim SFB hat Viswanath Sivakumar verschiedene Verfahren als Plugin in Rapidminer integriert. Die Implementierungen sind frei bei Sourceforge verfügbar: RM-Featselext

• Fast Correlation Based Filter (FCBF)
• Shrunken Centroids – Prediction Analysis for Microarrays (PAM)
• Backward Elimination via Hilbert-Schmidt Independence Criterion (BAHSIC)
• Dense Relevance Attribute Group Selector (DRAGS)
• Consensus Group Stable Feature Selector (CGS)

http://sourceforge.net/projects/rm-featselext/