relieff算法的原理基于以下两个关键点: 1.近邻实例对比:relieff算法通过计算每个实例与其最近邻实例之间的差异来评估特征的重要性。这种比较是通过计算特征之间的距离来实现的。 2.权重调整:relieff算法为每个特征赋予一个权重,用于表示该特征对分类结果的贡献程度。这个权重是通过关注特征之间的差异来计算得出的。 relieff relieff算
Relief算法的核心思想是通过计算特征间的距离来衡量它们之间的相关性。对于每个样本,算法通过比较该样本与其最近邻样本之间的差异来评估特征的重要性。具体而言,算法通过以下步骤来实现: 1. 初始化特征权重:对于给定的特征集合,初始化它们的权重为0。 2. 随机选择一个样本:从数据集中随机选择一个样本作为当前样本。