Advertisement

在特征选择过程中的mRMR算法：最大相关与最小冗余，及其在分类预测和多变量输入模型中的应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在特征选择过程中的mRMR算法：最大相关与最小冗余，及其在分类预测和多变量输入模型中的应用
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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！
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM在多输入单输出模型中的应用及其对多特征输入单输出二分类的影响
    优质
    本研究提出了一种利用改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的方法，并探讨其在处理多输入单输出模型及多特征输入单输出二分类问题中的应用效果。 粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机分类预测方法，简称PSO-LSSVM分类预测。该模型适用于多输入单输出的情况，并能处理多特征输入的二分类及多分类问题。程序中包含详细的注释，用户可以直接替换数据使用。此程序采用MATLAB编写，能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 最小冗余最大相关的MATLAB程序
    优质
    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。
     
  • ECoG分类中特征选择算法的应用
    优质
    本文探讨了在基于脑电图（ECoG）的数据分类任务中应用不同特征选择算法的效果和意义，旨在提高诊断准确性和理解大脑功能。 本段落研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点，并针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号进行分析。通过提取频带能量，获得了想象左手小指及舌头运动时的特征信息。结合Fisher、SVM-RFE和L0算法对这些特征进行了选择处理。使用10段交叉验证的方法，在不同维数特征下得到了训练数据集的识别正确率，并最终选出了最佳特征组合。 实验结果表明，三种特征选择方法中，SVM-RFE算法所选出的特征组合能够获得最低的识别错误率以及最少的特征维度。基于此选定的最佳特征组合，使用线性支持向量机对训练数据进行模型训练后，在测试集上的分类正确率达到94%。
     
  • MATLAB中的MRMR与RelieF特征选择方法
    优质
    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