Adaptive Hyper-Box Granulation With Justifiable Granularity for Feature Selection
Notice bibliographique
Résumé
Clustering as a fundamental technique in data mining and machine learning, aims to partition data into meaningful groups based on the inherent relationships among data. However, traditional clustering algorithms typically assume convex hyperspherical geometry of data, where the clusters have clearly defined boundaries and do not overlap. In contrast, real-world data often exhibits complex and non-convex geometries, which makes these assumptions ineffective and lead to inaccurate clustering results that fail to capture the intrinsic structure. To address this challenge, the paper proposes a novel granular clustering based on an enhanced granularity representation, which further refines the principle of justifiable granularity. By introducing a more precise and flexible hyper-box granulation mechanism, the method dynamically adapts to the topology of data, thereby improving clustering accuracy. By defining the degree of aggregation and discreteness between data points, the importance of attributes in the feature space is quantified, leading to the design of a novel hyper-box feature selection (HBFS) algorithm. This algorithm integrates the granular clustering principle to optimize the feature selection process, reducing the impact of redundant features and noise, thus improving clustering efficiency and interpretability. To validate the superiority and effectiveness of the proposed method, extensive experiments were conducted on fifteen publicly available datasets, comparing the performance of HBFS algorithm with classical and state-of-art feature selection methods. The results and the statistical significance tests show that HBFS significantly outperforms existing feature selection methods across various evaluation metrics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».