IVFS算法的核心思想是基於拓撲數據分析（TDA）來保持數據的拓撲結構，因此它可以擴展到其他類型的拓撲結構，如簇結構和流形結構。具體的擴展方法包括：
簇結構的應用：可以將IVFS算法應用於聚類分析中，通過保持聚類結果的拓撲結構來選擇特徵。這可以通過在特徵選擇過程中考慮聚類的穩定性和一致性來實現，從而提高聚類的準確性。
流形結構的考慮：在流形學習中，IVFS算法可以通過保持流形的幾何結構來進行特徵選擇。這可以通過引入流形學習的技術，如局部線性嵌入（LLE）或主成分分析（PCA），來進一步強化特徵選擇的效果。
多維拓撲結構的整合：可以考慮將IVFS算法與其他拓撲結構的特徵選擇方法結合，形成一個多維拓撲結構的特徵選擇框架，這樣可以更全面地捕捉數據的內在結構。
通過這些擴展，IVFS算法可以在更廣泛的應用場景中發揮作用，從而提高其在不同數據類型中的適用性。