論文の概要: GBFRS: Robust Fuzzy Rough Sets via Granular-ball Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18413v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 15:09:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:41.662257
• Title: GBFRS: Robust Fuzzy Rough Sets via Granular-ball Computing
• Title（参考訳）: GBFRS: グラニュラーボールコンピューティングによるロバストファジィラフセット
• Authors: Shuyin Xia, Xiaoyu Lian, Binbin Sang, Guoyin Wang, Xinbo Gao,
• Abstract要約: ファジィ粗セット理論は複雑な属性を持つデータセットを処理するのに有効である。 既存のモデルのほとんどは最も細かい粒度で動作しており、非効率でノイズに敏感である。 本稿では,多粒度グラニュラーボール計算をファジィ粗集合理論に統合し,サンプル点の代替としてグラニュラーボールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.33779268699777
• License:
• Abstract: Fuzzy rough set theory is effective for processing datasets with complex attributes, supported by a solid mathematical foundation and closely linked to kernel methods in machine learning. Attribute reduction algorithms and classifiers based on fuzzy rough set theory exhibit promising performance in the analysis of high-dimensional multivariate complex data. However, most existing models operate at the finest granularity, rendering them inefficient and sensitive to noise, especially for high-dimensional big data. Thus, enhancing the robustness of fuzzy rough set models is crucial for effective feature selection. Muiti-garanularty granular-ball computing, a recent development, uses granular-balls of different sizes to adaptively represent and cover the sample space, performing learning based on these granular-balls. This paper proposes integrating multi-granularity granular-ball computing into fuzzy rough set theory, using granular-balls to replace sample points. The coarse-grained characteristics of granular-balls make the model more robust. Additionally, we propose a new method for generating granular-balls, scalable to the entire supervised method based on granular-ball computing. A forward search algorithm is used to select feature sequences by defining the correlation between features and categories through dependence functions. Experiments demonstrate the proposed model's effectiveness and superiority over baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ファジィ粗セット理論は、複雑な属性を持つデータセットを処理するのに有効であり、固体数学的基礎によって支えられ、機械学習におけるカーネルメソッドと密接に関連している。 ファジィ粗集合理論に基づく属性還元アルゴリズムと分類器は、高次元多変量複素データの解析において有望な性能を示す。 しかし、既存のモデルのほとんどは最も細かい粒度で動作しており、特に高次元のビッグデータでは、ノイズに非効率で敏感である。 したがって,ファジィ粗集合モデルのロバスト性の向上は,効率的な特徴選択に不可欠である。 最近開発されたMuiti-garanularty Gran-ball Computingは、異なる大きさのグラニュラーボールを使用してサンプル空間を適応的に表現し、カバーし、これらのグラニュラーボールに基づいて学習を行う。 本稿では,多粒度グラニュラーボール計算をファジィ粗集合理論に統合し,サンプル点の代替としてグラニュラーボールを提案する。 グラニュラーボールの粗粒特性により、モデルはより堅牢になる。 さらに,粒界計算に基づく教師付き手法全体に対してスケーラブルな粒界生成手法を提案する。 フォワード探索アルゴリズムは、依存関数によって特徴とカテゴリの相関を定義することによって特徴系列を選択するために用いられる。 実験では,ベースライン法よりも提案モデルの有効性と優越性を示す。

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