方便学习和使用。总之，利用最大相关最小冗余mRMR算法进行特征选择是一种有效的方法，可以提高机器学习模型的准确性和效率。但是，在进行mRMR算法前，必须进行数据预处理和特征提取，以充分发挥其优势。在具体实现上，matlab提供的mRMR算法工具箱是一个方便易用的工具，值得广大机器学习爱好者使用。
利用最大相关最小冗余mRMR算法对特征变量做特征重要性排序,实现特征选择。 通过重要性排序图,选择重要的特征变量,以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用,程序内有注释,方便学习和使用。 程序语言为matlab。 ID:1730680748985303
利用最大相关最小冗余mRMR算法对特征变量做特征重要性排序,实现特征选择。通过重要性排序图,选择重要的特征变量,以期实现数据降维的目的。程序直接替换数据就可以用,程序内有注释,方便学习和使用。程序语言为matlab。