数据融合MATLAB代码NAGFS（网络地图集指导的功能选择）NAG-FS（网络地图集指导的特征选择），用于Islem Mhiri设计的快速而准确的图形数据分类代码。请联系查询。尽管传统的特征选择（FS）方法识别原始特征空间中最具区分性的特征，但特征提取（FE）方法却不能通过跟踪来提取原始特征，因为它们通过投影提取新的歧视性特征。因此，FS方法对于生物标志物发现的临床应用更加方便。然而，现有的FS方法通常面临空间、时间、可扩展性和可重复性的挑战。为了解决这些问题，我们设计了一种简单而有效的特征选择方法，该方法通过比较健康和异常大脑网络图集来学习，从而识别出最具区分性的特征。该方法已在2020年医学图像分析杂志上发表。网络地图集指导的特征选择（NAG-FS）是一种基于网络地图集的连接组特征选择方法，用于快速准确的分类。