Margin-aware Fuzzy Rough Feature Selection: Bridging Uncertainty Characterization and Pattern Classification

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内容提要

本文提出了一种新的边缘模糊粗糙特征选择框架(MAFRFS),旨在提高高维数据中特征选择的效率。该方法通过优化标签类别的紧凑性和分离性,降低模式分类的不确定性,提升分类性能。实验结果表明,MAFRFS在15个公共数据集上优于现有算法,具有更高的可扩展性和有效性。

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