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MATLAB程序旨在最大化相关性，同时减少冗余。

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简介：
一种常用的特征选择方法，旨在从众多变量中挑选出能够保留目标变量与原始变量之间最大关联性的关键特征，同时尽可能减少彼此之间的冗余信息。

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  • 最小冗余最大相关的MATLAB程序
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  • 最小冗余最大相关(MRMR)算法
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  • mRMR (最小冗余最大相关性)在功能选择中的Python实现——mrmr...
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    本文探讨了mRMR算法在特征选择中的作用机制，强调其最大化相关信息同时减少冗余信息的特点，并展示了它在分类预测及多变量输入模型中的有效性和广泛应用。 在特征选择过程中存在一种算法叫做mRMR（Max-Relevance and Min-Redundancy）。其原理非常简单，在原始特征集合中寻找一组与最终输出结果相关性最大但彼此之间相关性最小的特征。该方法适用于多变量输入模型，用于二分类和多分类预测任务。程序用Matlab编写，并包含详细注释，可以直接替换数据使用。此外，程序可以生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等可视化内容。
     
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  • 基于改进SLM法减少PAPR的MATLAB程序
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    本程序利用改进的选频映射（SLM）算法，在MATLAB环境中有效降低通信系统中的峰均功率比（PAPR），提升信号传输效率与稳定性。 提供详细而有用的程序源码用于降低OFDM中的PAPR，方便学者研究学习。