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关于机器学习中特征选择算法的研究——互信息最大相关最小冗余方法+源代码+文档说明+学习报告+数据集

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简介：
本研究探讨了机器学习中的特征选择问题，采用互信息理论实现最大相关性与最小冗余性的平衡。提供详细的算法源码、文档解析及实验报告，并包含用于测试的数据集。适合深入理解特征选择机制的读者参考使用。 项目介绍： 该项目源码为个人毕设作品，所有代码均经过测试并成功运行后上传，答辩评审平均分高达96分，请放心下载使用。 1、本资源中的项目代码在功能正常且通过测试验证无误之后才进行发布，您可以安心下载和使用。 2、此项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）、教师或企业员工学习参考。同时，它也适合编程初学者作为进阶练习的材料，并可用于毕业设计项目、课程作业以及初期项目的演示说明。 3、如果您具备一定的基础，可以在此代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能，适用于各种学术研究和个人开发需求。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，请勿用于商业目的。

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  • 关于机器学习中特征选择算法的研究——互信息最大相关最小冗余方法+源代码+文档说明+学习报告+数据集
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    本研究探讨了机器学习中的特征选择问题，采用互信息理论实现最大相关性与最小冗余性的平衡。提供详细的算法源码、文档解析及实验报告，并包含用于测试的数据集。适合深入理解特征选择机制的读者参考使用。 项目介绍： 该项目源码为个人毕设作品，所有代码均经过测试并成功运行后上传，答辩评审平均分高达96分，请放心下载使用。 1、本资源中的项目代码在功能正常且通过测试验证无误之后才进行发布，您可以安心下载和使用。 2、此项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）、教师或企业员工学习参考。同时，它也适合编程初学者作为进阶练习的材料，并可用于毕业设计项目、课程作业以及初期项目的演示说明。 3、如果您具备一定的基础，可以在此代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能，适用于各种学术研究和个人开发需求。 下载后请务必先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，请勿用于商业目的。
     
  • mRMR_0.9_compiled.rar - 代码 包含 mRMR (最大最小冗余/最大最小相关) 特征选择算法
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    mRMR_0.9_compiled.rar包含了一个实现mRMR特征选择算法的代码包，该算法通过最大化类间相关性及最小化冗余来优化特征集。 最大相关最小冗余的代码用于对特征进行选择。
     
  • mRMR 特征选择（基于互信息计算）：适用于多平台的最小冗余最大相关特征选择-MATLAB开发
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    本项目提供了一种基于互信息计算的mRMR特征选择算法的MATLAB实现，旨在进行最小冗余最大相关的特征筛选，适应多种数据平台。 该包采用了Peng et al. (2005) 和 Ding & Peng (2005, 2003) 提出的mRMR（minimum-redundancy maximum-relevancy）特征选择方法，这种方法在许多最近的研究中已被证明比传统的top-ranking 方法具有更好的性能。此版本使用互信息作为计算变量之间相关性和冗余度的标准。其他变化如采用相关性、F检验或距离等也可以在这个框架内轻松实现。 Hanchuan Peng, Fuhui Long 和 Chris Ding 在《IEEE 模式分析和机器智能汇刊》第27卷，第8期（pp.1226-1238）上发表了题为“基于互信息的特征选择：最大依赖、最大相关性和最小冗余的标准”的文章。此外，Ding C. 和 Peng HC 在《生物信息学与计算生物学杂志》中也发表了一篇关于微阵列基因表达数据中的mRMR方法的文章。
     
  • 最小冗余最大相关(MRMR)算法
    优质
    MRMR算法是一种用于特征选择的技术，旨在从数据集中挑选出最具有代表性和区分度的特征子集，从而减少模型复杂性并提高预测准确性。 MRMR（最小冗余最大相关）算法及可执行文件现已发布，欢迎下载！
     
  • 基于最大相关和最小冗余的限制性贝叶斯网络分类算法学习方法
    优质
    本研究提出了一种基于最大相关性和最小冗余性的限制性贝叶斯网络分类算法学习方法，旨在优化特征选择过程，提高模型预测准确性。 最大相关最小冗余限定性贝叶斯网络分类器学习算法是一种用于优化特征选择的机器学习方法。该算法通过最大化类间的相关性和最小化类内的冗余来构建高效的贝叶斯网络模型，从而提高分类准确性。
     
  • mRMR (最小冗余最大相关性)在功能选择中的Python实现——mrmr...
    优质
    本文介绍了基于最小冗余最大相关性的特征选择方法，并提供了该方法在Python中的具体实现代码和应用示例。 MRMR（最小冗余）是一种“最小最佳”特征选择算法，意味着在给定少量特征的情况下，它试图找到能够提供最优分类效果的特征集。 安装方法： 可以通过以下命令在您的环境中安装mrmr：`pip install git+https://github.com/smazzanti/mrmr` 使用示例： 假设您有一个数据框，其中包含数字变量（X）和一个系列目标变量（y），该目标变量可以是二进制或多类。 您希望选择K个特征以确保它们具有最大的相关性，并且彼此之间的冗余度尽可能小。 ```python from mrmr import mrmr_classif from sklearn.datasets import make_classification # 创建一些示例数据 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=50, ``` 接下来，您可以使用`mrmr_classif()`函数来选择特征。
     
  • 最小冗余最大相关的MATLAB程序
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    本MATLAB程序旨在实现最小冗余最大相关特征选择算法，有效提取高维数据集中与目标高度相关的特征子集，去除冗余信息。 常用的一种特征筛选方法是从众多变量中选择与目标关联最强的特征变量，并确保这些变量之间重复的信息最少。
     
  • 关于特征相关性下的特征选择研究论文.pdf
    优质
    本论文探讨了在机器学习中基于特征相关性的特征选择方法，旨在提高模型性能和可解释性。通过分析不同特征间的关联性来优化特征集合，减少冗余和噪声的影响。 不平衡数据集分类是机器学习研究中的一个重要课题。近年来，研究人员提出了多种理论与算法来改进传统分类技术在处理这类问题上的表现。其中一种关键的方法是在神经网络中通过阈值判定标准确定适当的阈值。然而，现有的阈值判定方法存在一些不足之处，例如无法同时优化少数类和多数类的分类精度或过分关注多数类的表现。 为了解决这些问题，我们提出了一种新的阈值判定标准，在这种新准则下可以实现对两类样本（即少数类与多数类）的最佳分类效果，并且不受类别比例的影响。通过结合神经网络和遗传算法训练出更有效的分类器，并将其作为选择阈值的依据以及评估模型性能的标准，该方法能够取得良好的结果。
     
  • 生物信息学中特征选择的方法
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    本研究探讨了生物信息学领域内多种特征选择方法，旨在优化数据集、提高预测模型性能，并促进对复杂生命科学问题的理解。 本段落回顾了特征选择的主要原理及其在生物信息学中的最新应用。我们将特征选择视为组合优化或搜索问题，并将特征选择方法分为穷举搜索法、启发式搜索法以及混合法，其中启发式搜索法可以进一步细分为是否结合数据特征重要程度的排序的方法。这种分类方式比常规以滤波、封装和嵌入式的分类更为合理。