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...
基于改进的最大相关最小冗余特征选择技术,提出限定性贝叶斯网络分类器学习算法(k-BAN).本算法使用改进的最大相关最小冗余特征选择技术,通过选择属性结点的连接关系集合建立属性之间的依赖性关系.将该分类方法与NB,TAN和BAN分类器进行实验比较.实验结果表明,在小采样数据集上,本算法获得的限定性贝叶斯网络分类器具有更...
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。