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...
mRMR算法主要是为了解决通过最大化特征与目标变量的相关关系度量得到的最好的m个特征,并不一定会得到最好的预测精度的问题,因为这m个特征存在冗余特征的情况(是指该特征所包含的信息能从其他特征推演出来,如对于“面积”这个特征而言,从能从“长”和“宽”得出,则它是冗余特征。)。因此mRMR就是为了保证对大相关性...
mRMR算法主要是为了解决通过最大化特征与目标变量的相关关系度量得到的最好的m个特征,并不一定会得到最好的预测精度的问题,因为这m个特征存在冗余特征的情况(是指该特征所包含的信息能从其他特征推演出来,如对于“面积”这个特征而言,从能从“长”和“宽”得出,则它是冗余特征。)。因此mRMR就是为了保证对大相关性...
mrmr算法,全名是最大可能相关度匹配率算法,是一种用于信息检索和推荐系统的算法。它的目标是找到与用户查询最相关的文档集合。而互信息差和互信息熵就是mrmr算法中用来衡量文档之间关联程度的两个重要指标。 我们来说说互信息差。互信息差是指两个随机变量之间的互信息减去它们之间的相关系数乘以它们的标准差。换句话...
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
输入:待分类影像数据Y,训练数据占比ε,对象置信度指标OC,尺度参数ML,已选特征集Sm,聚类数目c,算法终止循环的阈值δ,最大迭代次数n。 输出:聚类划分Yi,i=1, 2, …,k。 步骤1采用对象置信度OC指引的图像分割方法分割图像。 步骤2假设训练数据集为D,全部...
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按照重要性大小进行排序，并选取一定数量的重要特征变量作为模型输入。这样可以降低数据维度，提高模型训练的速度...
彭汉川教授的mRMR(最小冗余最大相关性)算法在特征选择领域有着广泛的应用,其Matlab代码可以被解读为一种方法,该方法旨在通过选择那些与目标变量高度相关但与已选特征有较小冗余的特征来构建特征子集。核心思想是平衡特征与输出类别间的相关性以及特征彼此间的独立性,以此达到在分类和回归问题中优化特征子集的效果。
mrmr算法中的互信息差和互信息熵 ### 1.互信息差:揭秘信息不对称的“隐形杀手” 在信息爆炸的时代,我们每天都在接收和处理海量的数据。有时候我们会发现,尽管数据看似丰富,但真正有用的信息却寥寥无几。这背后的原因是什么呢?今天,我们就来聊聊互信息差——这个看似简单,实则深藏不露的信息不对称“隐形杀手”...
哎呀,你们这些小可爱,让我来给你们聊聊mrmr算法中的互信息差和互信息熵吧!别看这东西有点儿高深,其实咱们日常生活中也能用得上哦。那我就先从什么是互信息开始说起吧。 互信息,简单来说,就是两个随机变量之间关系的度量。它反映了两个变量之间的相关性。互信息的值越大,说明两个变量之间的关系越密切;反之,...