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利用信息论特征选择方法，旨在达成最先进的基于互信息的特征选择技术——MATLAB实现。

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简介：
该代码库包含了用于多种基于互信息 (MI) 的特征选择技术的实现，支持 MatLab 和 C++ Mex 两种编程语言：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)、以及条件 Infomax 特征提取 (CIFE)。 该资源参考了 Nguyen X. Vinh 等人在 2014 年 KDD 会议上发表的论文：“基于互信息的特征选择的有效全局方法”。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Python中实现信息增益的特征选择方法
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    本文章介绍了在Python编程环境中如何运用信息增益算法进行特征选择的方法，适用于机器学习与数据挖掘任务。 使用Python语言实现求特征选择的信息增益，并能同时处理包含连续型和二值离散型属性的数据集。我的师兄要求我编写一个用于特征选择的代码，在查阅资料后发现大多数示例仅适用于离散型属性，而我的数据集中包含了这两种类型的属性类型。因此，我在下面提供了一个解决方案。 以下是实现信息增益计算的部分代码： ```python import numpy as np import math class IG(): def __init__(self, X, y): X = np.array(X) n_feature = np.shape(X)[1] n_y = len(y) orig_H = 0 ``` 这段代码定义了一个名为`IG`的类，用于计算信息增益。初始化方法中首先将输入数据转换为NumPy数组，并获取特征数量和标签的数量。接着开始计算原始熵（Entropy）。接下来需要完成整个信息增益算法的具体实现，包括如何处理连续型属性以及二值离散型属性等细节。
     
  • plsuve.rar_plsuve特征选择_plusqgw_uve_去除无信息变量_特征选择_matlab
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    本资源提供针对PLS-UVE算法的特征选择MATLAB实现，包括去除无信息变量的代码和示例数据。适用于数据分析与机器学习研究。 基于偏最小二乘回归的MATLAB中的无信息变量消除算法可以用于特征选择。这种方法能够有效地剔除对模型预测能力贡献较小或无关的变量，从而提高模型性能和计算效率。在应用此方法时，首先需要利用偏最小二乘回归建立初始模型，并通过相关统计量评估各输入变量的重要性；随后根据设定的标准逐步排除那些重要性较低的无信息变量，直至找到最优特征子集为止。整个过程可在MATLAB环境中实现，借助其强大的数值计算和数据分析能力来优化机器学习或数据挖掘任务中的多变量问题处理。
     
  • 联合互信息特征选择代码.txt
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    本文件包含用于实现基于联合互信息进行特征选择的Python代码，适用于机器学习和数据挖掘中筛选相关特征。 联合互信息特征选择的Python实现是基于参考文献《基于联合互信息的特征选择》的方法进行的。
     
  • 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。
     
  • 利用互信息进行特征选取
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    本研究探讨了基于互信息理论的特征选择方法，旨在提高机器学习模型性能和效率。通过评估特征与目标变量间的相关信息量，筛选出最具预测能力的特征子集。 综述性论文可以探讨如何利用互信息进行特征选择。在机器学习领域，特征工程是一个至关重要的方面。本段落以简洁明了的方式介绍了特征选择的一个具体方向。
     
  • 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。