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...
mRMR可认为是最大化特征子集的联合分布与目标变量之间依赖关系的一种近似。 mRMR本身还是属于filter型特征选择方法。 可以通过max(V-W)或max(V/W)来统筹考虑相关性和冗余性,作为特征评价的标准。 (3)mRMR的spark实现源码 mRMR算法包含几个步骤: 将数据进行处理转换的过程(注:为了计算两个特征的联合分布和边缘分布...
1. 粗糙集属性约简算法仅仅选出属性重要度大的条件加入约减中,没有考虑约简中条件属性相互之间的冗余性,得到的约简往往不是都必要的,即含有冗余属性。 2. mRMR算法则除了考虑特征与类别之间的相关性,还考虑特征与特征之间的冗余度,约束特征与类别最大相关,特征与特征最小冗余。
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
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”...
近日,产业基金投资企业合肥本源量子计算科技有限责任公司(以下简称“本源量子”)团队开发出量子mRMR算法(QmRMR),能加速分析识别金融风控领域企业债务违约行为。在筛选预警模型中有效指标时,团队利用量子近似优化算法(QAOA)对全局最优指标的选取进行平方级加速...