最大相关-最小冗余 (mRMR)特征选择 该特征选择方法使用互信息、相关性或距离/相似性分数来选择特征,目的是在存在其他所选特征的情况下通过其冗余来惩罚特征的相关性。 给定两个随机变量x和y,他们的概率密度函数(对应于连续变量)为p(x),p(y),p(x,y),则互信息为 特征集S与类c的相关性由各个特征fi和类c之...
最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个最相关特征,使得S满足如下公式: 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征,也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示: 最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S,直接优化下式: 直观上...
最大相关最小冗余算法的核心思想是在特征选择过程中,同时考虑特征与目标变量的相关性和特征与其他特征之间的冗余性。首先,算法计算每个特征与目标变量之间的相关性,使用其中一种度量方式,例如皮尔森相关系数、互信息等。然后,根据相关性对特征进行排序,选择与目标变量相关性最高的特征作为初始特征子集。 接下来,算法计算...
开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 一、引言特征提取是机器学习中的重要步骤,它旨在从原始数据中提取出最有代表性的特征,以提高模型的性能。mRMR(最大相关最小冗余准则)是一种常用的特征选择方法,它基于特征之间的相关性进行筛选,以选择出与目标变量高度相关且彼此之间冗余性低的特征。
最大相关意味着将数据分析用来提取出贡献最大的要素,这些要素可能是多变量中具有最高关联性的数据;而“最小冗余”则意味着减少重复信息,就是说去除具有最小差异的数据项,以节省时间和资源,以达到减少该项研究所需要的数据量的目的。 在经济学和生物统计学方面,最大相关最小冗余算法可以帮助识别重要因素,从而采取...
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MRMR是一种滤波式特征选择算法,能最大化特征和目标间的相关性,减少相关特征之间冗余。该算法将每个特征和输出类别作为单独变量,使用互信息 I(a,b)衡量两个变量间的相似度,该表达式为: 参考文献[1] Peng Hanc…
最大相关性最小冗余性(MRMR)是一种在机器学习和数据挖掘领域用于特征选择的算法。此算法旨在优化特征集，以最大化特征与目标变量之间的相关性，同时减少特征间的冗余。MRMR算法通过互信息I(a，b)来衡量两个变量间的相似度，其中a和b分别代表每个特征和输出类别。算法基于三个原则：最大化依赖性、最大...
MRMR算法通过定义一个最大相关度和一个最小冗余度的目标函数,来选择最相关和最不相关的特征子集。首先,算法计算每个特征与目标变量之间的相关性,然后选择与目标变量相关性最高的特征作为第一个选定的特征。接下来,算法计算其他特征与已选择特征之间的相关性和冗余度,然后从中选择与已选择特征最相关且最不相关的特征。
Matlab最大相关最小冗余算法的核心思想是通过计算特征之间的相关性和冗余性来选择最相关最小冗余的特征子集。具体来说,算法首先计算特征之间的相关系数矩阵,然后根据相关系数矩阵计算特征之间的冗余性。接着,算法通过使用贪心策略选择最相关最小冗余的特征子集。 在算法的每一步中,选择一个特征添加到特征子集中,该特征...