融合特征依赖与标签一致性，提升部分标签学习泛化性能。
钱文彬 · Li, Yihui · Ye, Qianzhi · Ding W. · 舒文豪
Information Fusion 2023
基于粒度球的自适应邻居聚合能够灵活确定邻居范围，更有效地消除候选标签的歧义，提升后续学习性能。
利用邻域粗糙集直接处理连续特征，避免了数据离散化对特征选择的不利影响。
同时考虑邻域粒度下的特征依赖和最近邻间的标签一致性，二者的融合进一步增强了特征重要性评估的准确性。