mRMR代码通常包括主函数和若干个辅助计算函数,它们协同工作来实现特征选择过程。 要运行mRMR代码,用户需要准备好包含特征和标签的数据集,并将其作为输入。在开始解析之前,还需要确保所有相关的mRMR代码文件都在Matlab的搜索路径中,或者当前工作目录下。 二、主函数理解 主函数通常是实现mRMR算法的核心部分,它负责初始
这里记录一下 R语言mRMRe包实现mRMR算法进行特征降维的操作。 下面是R代码 library('mRMRe') mrmr_feature<-train_feature mrmr_feature$y <-train_label #筛选的数据要加上Y值 target_indices = which(names(mrmr_feature)=='y') #因为读取csv文件的时候,Y(label)值是整数,没有小数,所以就被转换成了...