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...
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,从而采取投资或科学研究计划。在社会科学研究中,它可以帮助分析者提取出一些可能有用的信息,以发现规律和模式。 最大相关最小冗余算法的一般性是它可以百分比地减少与研究相关的必要数据量,同时也有效地将所需要的重要信息保留下来,这使得在有限的...
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。
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...
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...
(1)ID3算法 ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择,选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。 (2)C4.5算法 ID3算法存在一个问题,就是偏向于多值属性,例如,如果存在唯一标识属性ID,则ID3会选择它作为分裂属性,这样虽然使得划分充分纯净,但这种划分对分类几乎毫无用处。ID3的后继算法C4.5使用增益率(gain ratio...
例如,传统的基于空间搜索的最大相关最小冗余(minimalredundancymaximalrelevance,MRMR)[13]算法,使用互信息来度量特征之间的冗余度以及与类别之间的相关度,并且利用信息熵和信息差两个函数来选取最优特征子集。但是,由于冗余度和相关度的评价准则单一,所以使得该特征选择算法的使用范围较窄。2018年,郭凯文等[14]提出了...
其中，最大相关最小冗余（mRMR）算法是一种经典的特征选择算法，可对特征变量进行重要性排序以实现数据降维。mRMR算法的核心思路是选择具有最大相关性和最小冗余性的特征变量。它通过计算每个特征变量与分类或回归目标之间的相关性和特征变量之间的冗余性来评价它们的重要性。在进行特征选择时，mRMR算法会将所有特征变量...
基于最大相关最小冗余(mRMR)的回归数据特征选择算法 基于最大相关最小冗余(mRMR)的回归数据特征选择算法 matlab代码,输出为选择的特征序号 ID:7729644528665083
一种新的最大相关最小冗余特征选择算法.docx,特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中的一项重要技术,是当前信息领域的研究热点之一[1-3]。它在数据分析和预处理过程中起着非常重要的作用。特征选择在不改变特征原始表达的基础上,仅从特征集中筛选最能代表数据特点的最