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基于MRMR的高维数据集属性约简算法及其最大最小冗余源码分析

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简介：
本研究提出了一种基于MRMR方法的高维数据集属性约简新算法，并对其最大与最小冗余进行深入分析，旨在提高数据分析效率和准确性。 本段落主要研究了Minimum-Redundancy Maximum-Relevance (MRMR) 属性约简算法。该算法旨在最大化属性子集与类别的相关性，并同时最小化属性之间的冗余。在此基础上，基于支持向量机（SVM）设计分类器。

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  • 基于MRMR的高维数据集属性约简算法及其最大最小冗余源码分析
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    本研究提出了一种基于MRMR方法的高维数据集属性约简新算法，并对其最大与最小冗余进行深入分析，旨在提高数据分析效率和准确性。 本段落主要研究了Minimum-Redundancy Maximum-Relevance (MRMR) 属性约简算法。该算法旨在最大化属性子集与类别的相关性，并同时最小化属性之间的冗余。在此基础上，基于支持向量机（SVM）设计分类器。
     
  • 最小冗余最大相关(MRMR)算法
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    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_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 (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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的粗糙集属性约简算法
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    本研究运用MATLAB开发了高效的粗糙集属性约简算法，旨在优化数据处理效率与准确性，适用于复杂数据分析和决策支持系统。 在进行多维数据分析时，可以采用降维方法来简化数据结构。此外，利用粗糙集理论对数据进行约简也是有效的方法之一。为了评价这些处理后的数据，可以选择权重较大的特征来进行分析。
     
  • 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。
     
  • 求最大公约数的算法分析
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    本文章详细探讨了多种计算两个或多个整数的最大公约数（GCD）的算法，包括但不限于欧几里得算法、辗转相除法等，并对其效率进行了比较分析。 要求编写并分析至少三种版本的求最大公约数算法（使用C++语言），并对这些算法采用大O符号进行时间复杂性分析；然后上机实现所设计的算法，并通过计数法和计时法分别测算各算法的实际运行时间；最后，通过对实验结果的对比分析得出结论。