jmi特征选择python代码

JMI（Joint Mutual Information）是一种特征选择方法，它通过最大化特征子集之间的互信息来选择特征。以下是一个用Python实现JMI特征选择的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mutual_info_score

def jmi(X, y, k):
    """
    JMI特征选择算法的实现
    :param X: 特征矩阵
    :param y: 标签向量
    :param k: 选择的特征数
    :return: 选择的特征索引列表
    """
    n_features = X.shape[1]
    mi = np.zeros(n_features)
    for i in range(n_features):
        mi[i] = mutual_info_score(X[:, i], y)
    # 选择互信息最大的特征
    selected_features = [np.argmax(mi)]
    # 选择剩余的特征
    for i in range(k - 1):
        cmi = np.zeros((n_features - len(selected_features), len(selected_features)))
        for j, f in enumerate(selected_features):
            cmi[:, j] = mutual_info_score(X[:, f], X[:, selected_features], discrete_features=True)
        cmi = np.sum(cmi, axis=1)
        new_feature = np.argmax(cmi)
        selected_features.append(new_feature)
    return selected_features

上述代码中，`X`是特征矩阵，`y`是标签向量，`k`是需要选择的特征数。函数首先计算每个特征与标签之间的互信息，然后选择互信息最大的特征作为第一个选择的特征。接下来，函数计算每个未选择的特征与已选择的特征集合之间的条件互信息，然后将条件互信息求和，选择和最大的特征作为新的选择特征，直到选择的特征数达到k为止。最后返回选择的特征索引列表。