特征间的冗余性也同样在增加;mRMR 和 NMIFS 在每次计算中仅涉及2 个特征间的冗余性度量,这 很容易造成某些特征重要性被过分夸大。 3 最大联合互信息算法分析与研究 3.1 熵、条件熵、互信息和交互信息 定义1 熵 [25] 是香农在1948 年提出的,它主 ...
最大相关最小冗余(mRMR)算法 在做特征选择时,可能面临两个问题:特征与类别预测有多大相关性,特征之间有多大冗余度。在特征选择中,“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”,从相关度与冗余度来看,最好的m个特征是指与分类最相关的特征,但由于最好的m个特征之间可能存在冗余,因此最相关的m个特征并不一定比其他...
最大相关最小冗余算法( Maximum Relevance Minimum Redundancy,MRMR)是一种用来提取重要特征的算法,它被用来 从一组特征中提取到最能够有效地表达数据的特征子集。最大相关 最小冗余算法是一种利用相关性和冗余性来排序和选择特征的机器 学习算法。 MRMR 算法由两部分组成:特征选择和特征子集选择。首先,它需 要对每...