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mRMR特征选择（基于互信息计算）的跨平台实现——MATLAB开发版本。

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简介：
该包包含 Hanchuan Peng 等人在 2005 年及 Ding & Peng (2003, 2005) 的研究中提出的 mRMR（minimum-redundancy maximum-relevancy）特征选择算法。 经过广泛的实验，该方法在众多近期发表的数据集上展现出优于传统 top-ranking 方法的卓越性能。 此版本采用互信息作为衡量特征之间关联性和冗余程度的替代指标，从而简化了计算过程。 此外，通过使用相关系数、F 检验或距离度量等其他方法，同样可以轻松地将这些变化融入到该框架之中。

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  • 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。
     
  • 基于互信息的特征选择Matlab程序
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    本简介提供了一个基于互信息理论实现的MATLAB程序代码，用于进行有效的特征选择，旨在提高机器学习模型性能。 互信息法特征选择的MATLAB程序可以帮助用户从数据集中选取与目标变量相关性强的特征，从而提高模型性能并减少计算复杂度。这种技术在机器学习领域中广泛应用，特别是在处理高维数据时效果显著。编写此类程序需要对统计学原理有深入了解，并且熟悉MATLAB编程环境。 实现互信息法特征选择的基本步骤包括： 1. 计算每个特征与目标变量之间的互信息值。 2. 根据设定的阈值或排名方式，选取具有较高互信息值得特征。 3. 使用选定的特征集重新训练模型并评估其性能。 通过这种方式可以有效减少数据维度，同时保持预测能力不变甚至有所提升。
     
  • 基于互信息特征选择的Matlab代码
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    本简介提供了一段基于互信息理论实现的特征选择算法的MATLAB代码，适用于各类数据集，旨在提升机器学习模型性能。 基于互信息的特征选择在Matlab中的实现可以通过编写相应的代码来完成。这种技术用于挑选出对分类任务最有帮助的特征子集。实施这一方法需要理解互信息的概念及其如何应用于数据集以识别最相关的属性或变量。 为了开始，你需要先导入所需的库和准备你的数据。接下来，计算每个特征与目标类之间的互信息值，并根据这些值来排序或者筛选出最重要的几个特征用于后续分析或建模过程。在Matlab中实现这一点需要编写自定义函数来进行必要的统计运算以及处理步骤。 整个过程中需要注意的是如何有效地使用Matlab提供的工具箱和内置函数以简化代码并提高效率，同时确保算法的正确性和可读性是开发阶段的关键考虑因素。
     
  • 基于互信息的特征选择方法——实现信息论特征选取的前沿技术(matlab...)
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    本研究探讨了一种先进的特征选择算法，利用互信息原理在大数据中挑选出最具代表性的变量。通过MATLAB等工具实现高效的信息论特征提取，推动机器学习与数据挖掘领域的进步。 描述：以下基于MI的特征选择方法的代码（Matlab/C++ Mex）包括： - 最大相关性 (maxRel) - 最小冗余最大相关性（MRMR） - 最小冗余 (minRed) - 二次编程特征选择 (QPFS) - 互信息商（MIQ） - 最大相关最小总冗余 (MRMTR) 或扩展 MRMR (EMRMR) - 光谱松弛全局条件互信息 (SPEC_CMI) - 条件互信息最小化 (CMIM) - 条件 Infomax 特征提取 (CIFE) 参考文献： Nguyen X. Vinh、Jeffrey Chan、Simone Romano 和 James Bailey，2014年8月24日至27日在纽约市举行的第20届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议(KDD14)上发表。
     
  • mRMR特征选择算法.rar
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    本资源包含mRMR（最小冗余最大相关性）特征选择算法的相关资料与代码实现，适用于机器学习和数据挖掘中特征选取。 MRMR算法的MATLAB代码用于特征选择。这段代码实现了MRMR算法，并且有详细的注释以确保可以成功运行。如果遇到任何问题，请联系博主寻求帮助。
     
  • MNMI.zip_样本选择与特征选择_基于近邻互信息的邻域特征选择方法
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    本研究提出了一种基于近邻互信息的邻域特征选择方法（MNMI），通过优化样本和特征的选择，提升机器学习模型性能。 基于最近邻互信息特征选择算法，对每个样本取其最近邻作为邻域。
     
  • mRMR特征选择方法
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    mRMR（Minimum Redundancy Maximum Relevance）是一种高效的特征选择算法，旨在从大量候选特征中挑选出最能代表类别的最小特征子集。通过最大化目标属性与所选特征间的相关性同时最小化这些特征之间的冗余度，以提高分类器性能和减少计算复杂性。 这段文字描述的代码实现了最小冗余最大相关性（mRMR）算法，并包含了数据和案例，因此很容易运行通过。
     
  • SVM、RF与mRMR的特征选择算法
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    本研究探讨支持向量机(SVM)、随机森林(RF)及最小冗余最大相关性(mRMR)三种特征选择算法的应用与比较，旨在优化机器学习模型性能。 特征选择算法包括SVM（支持向量机）、RF（随机森林）以及mRMR（最小冗余最大相关性）等多种方法。这些算法在不同的应用场景中展现出各自的优势，能够有效地从数据集中挑选出最具有代表性的特征子集，从而提高模型的性能和可解释性。
     
  • MATLAB中的MRMR与RelieF特征选择方法
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    本文探讨了在MATLAB环境下实现并比较了MRMR和ReliefF两种特征选择算法的有效性和实用性，为数据挖掘提供优化方案。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab MRMR和relieff特征选择方法 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 特征选择工具箱：用于MATLAB的特征选择库- matlab开发
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    特征选择工具箱是一款专为MATLAB设计的功能库，提供多种算法进行特征选择和降维处理，旨在提升机器学习模型性能和简化数据集结构。 特征选择库 (FSLib 2018) 是一个广泛适用的 MATLAB 特征选择工具包。该库包含以下方法： - ILFS - 信息系统 - ECFS - 先生 - 救济f - mutinffs - fsv - 拉普拉斯 - mcfs - 射频 - L0 - 费舍尔 - UDFS - 有限责任公司 如果您使用我们的工具箱（或其中包含的方法），请考虑引用以下文献： Roffo, G.、Melzi, S.、Castellani, U. 和 Vinciarelli, A., 2017 年。无限潜在特征选择：基于概率潜在图的排名方法。arXiv 预印本 arXiv:1707.07538。 Roffo, G.、Melzi, S. 和 Cristani, M., 2015 年。无限特征选择。在 IEEE 计算机视觉国际会议论文中。