MRMR是一种滤波式特征选择算法,能最大化特征和目标间的相关性,减少相关特征之间冗余。该算法将每个特征和输出类别作为单独变量,使用互信息 I(a,b)衡量两个变量间的相似度,该表达式为: 参考文献[1] Peng Hanc…
最大相关性最小冗余性(MRMR)是一种在机器学习和数据挖掘领域用于特征选择的算法。此算法旨在优化特征集，以最大化特征与目标变量之间的相关性，同时减少特征间的冗余。MRMR算法通过互信息I(a，b)来衡量两个变量间的相似度，其中a和b分别代表每个特征和输出类别。算法基于三个原则：最大化依赖性、最大...
1);%优选特征的零向量dimF=size(dataX,2);%特征的个数remainFea=(1:dimF);%取前dimF个特征的序号% 互信息(最大相关性),特征dataX与类别dataC之间, 维数为dim*1Ixc=bundleMI(dataX,dataC);%调用互信息子函数% 选择第一个最大相关性的特征[mrmr(1),idxF...
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...
python最大相关性最小冗余代码 python 最大最小平均值 1.常规函数与排序 常用统计函数: 求和:sum()、均值:mean()、标准差:std()、方差:var()、最小值:min()、最大值:max()、最大值与最小值之差:ptp()、最大值的下标:argmax()、最小值的下标:argmin()、中值:median()...
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...
本文构建 了一种基于排序的选择性集成分类器,该分类器将 特征选择的思想和方法扩展到基分类器的选择上, 以改进的最大相关最小冗余准则为核心进行最优基 分类器子集的搜索,保障了分类的准确性和实用性。 1 最大相关最小冗余准则 最大相关最小冗余算法 ( maximum relevance and minimum redundancy, mRMR) 是用于...
在利用邻域互信息进行度量信息之间相关性时,从特征与类标签的重要性及已选特征与候选特征之间的冗余度出发,提出了一种基于邻域互信息最大相关性最小冗余度的特征排序算法. 该算法首先考虑特征与类标签的重要性,选择具有最大相关性的特征. 其次,该算法考虑已选特征与候选特征之间的冗余度,选择与已选特征具有最小...
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很好地处理数值型或者混合型的数据.在利用邻域互信息进行度量信息之间相关性时,从特征与类标签的 重要性及已选特征与候选特征之间的冗余度出发,提出了一种基于邻域互信息最大相关性最小冗余度的特 征排序算法.该算法首先考虑特征与类标签的重要性,选择具有最大相关性的特征.其次,该算法考虑已 ...