Unsupervised feature selection via maximum relevance and minimum global redundancy

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标题	Unsupervised feature selection via maximum relevance and minimum global redundancy 基于最大相关性和最小全局冗余的无监督特征选择相关领域最小冗余特征选择冗余（工程）特征选择模式识别（心理学）计算机科学相关性（法律）人工智能选择（遗传算法）特征（语言学）数据挖掘机器学习语言学哲学政治学法学操作系统
网址	https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.111483
DOI	10.1016/j.patcog.2025.111483 doi
其它	期刊：Pattern Recognition 作者：Xianyu Zuo; Wenbo Zhang; Xiangyu Wang; Lanxue Dang; Baojun Qiao; et al 出版日期：2025-02-01
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