mrmr-selection
时间: 2024-06-30 15:01:09 浏览: 9
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MRRM-Selection, 或称 Multiple Round Robust Median Selection,是一种用于大数据集中的高效中位数估计算法。该方法由Mehmet Emre Kandemir和Bulent Yener在2017年提出,它在数据挖掘、机器学习和统计学中被广泛应用,尤其是在计算中位数时,特别是当数据量巨大且难以一次性加载到内存中时。
MRRM-Selection的核心思想是通过分批处理数据,每次选取一部分(通常是固定大小或基于样本大小比例的子集),并计算每个子集的中位数。这个过程会进行多次迭代,每次迭代都会更新候选中位数列表,直到满足一定的终止条件。这种方法能够有效减少内存消耗,并且具有良好的理论保证,即使在噪声数据较多的情况下也能得到接近最优的结果。
相关问题
MRMR算法 python实现
MRMR算法(最大相关最小冗余)是一种征选择算法,用于从给定的特征集中选择最具有代表性和相关性的特征子集。它的目标是最大化特征与目标变量之间的相关性,同时最小化特征之间的冗余。
以下是MRMR算法的Python实现步骤:
1. 导入所需的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
```
2. 定义MRMR函数:
```python
def mrmr(X, y, k):
n_features = X.shape[1]
selected_features = []
remaining_features = list(range(n_features))
# 计算第一个特征与目标变量之间的互信息
mi = mutual_info_regression(X[:, [0]], y)
max_mi_index = np.argmax(mi)
selected_features.append(remaining_features[max_mi_index])
remaining_features.remove(remaining_features[max_mi_index])
# 选择剩余的k-1个特征
for i in range(k-1):
max_mrmr = -np.inf
max_mrmr_index = -1
# 计算每个剩余特征与已选择特征之间的MRMR值
for j in remaining_features:
mrmr_value = mi[j] - np.mean(mutual_info_regression(X[:, selected_features + [j]], y))
if mrmr_value > max_mrmr:
max_mrmr = mrmr_value
max_mrmr_index = j
selected_features.append(remaining_features[max_mrmr_index])
remaining_features.remove(remaining_features[max_mrmr_index])
return selected_features
```
3. 使用MRMR算法选择特征:
```python
# 假设X是特征矩阵,y是目标变量
selected_features = mrmr(X, y, k)
```
其中,X是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;y是一个一维数组,代表目标变量;k是要选择的特征数量。
mrmr算法python代码
MRMR算法(最大相关最小冗余)是一种特征选择算法,用于从给定的特征集中选择最具有代表性和相关性的特征子集。下面是一个简单的MRMR算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
def mrmr(X, y, k):
n_features = X.shape[1]
selected_features = []
remaining_features = list(range(n_features))
# 计算第一个特征与目标变量的互信息
mi = mutual_info_regression(X[:, [0]], y)[0]
selected_features.append(0)
remaining_features.remove(0)
for _ in range(k-1):
max_mrmr = -np.inf
best_feature = None
for feature in remaining_features:
# 计算当前特征与已选特征的互信息
mrmr_score = mi - mutual_info_regression(X[:, [feature]], X[:, selected_features]).sum()
if mrmr_score > max_mrmr:
max_mrmr = mrmr_score
best_feature = feature
# 更新互信息
mi -= mutual_info_regression(X[:, [best_feature]], y)[0]
selected_features.append(best_feature)
remaining_features.remove(best_feature)
return selected_features
# 示例用法
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([10, 20, 30])
k = 2
selected_features = mrmr(X, y, k)
print("Selected features:", selected_features)
```
这段代码实现了一个简单的MRMR算法,输入参数包括特征矩阵X、目标变量y和要选择的特征数量k。输出为选择的特征索引列表。在示例中,特征矩阵X是一个3x3的矩阵,目标变量y是一个长度为3的向量,要选择2个特征。运行结果会输出选择的特征索引列表。