function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K) dkf举例

假设d是n个样本的d维特征矩阵，f是n个样本的标签向量，K是选择的特征数。

可以按照以下步骤使用mRMR-MIQ-D算法选择特征：

1. 计算d中各个特征与标签f的互信息，得到一个d维的向量miq。

2. 将miq按照大小从大到小排序，选择miq最大的特征作为第一个选定的特征，将其加入已选特征集合S中。

3. 对于剩余的特征，分别计算它们与已选特征集合S中的特征的互信息，得到一个d-1维的向量mrmr。

4. 将mrmr按照大小从大到小排序，选择mrmr最大的特征作为下一个选定的特征，将其加入已选特征集合S中。

5. 重复步骤3-4，直到选择了K个特征。

6. 最终得到的已选特征集合S即为所选的特征，返回S对应的特征矩阵fea。

具体的 MATLAB 实现代码如下：

function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K)
% d: n by m data matrix
% f: n by 1 label vector
% K: number of features to select

[n,m] = size(d);
t = ceil(log2(n));

% calculate mutual information between features and labels
miq = zeros(1,m);
for i = 1:m
    miq(i) = mutualinfo(d(:,i), f);
end

% select the first feature with largest MIQ
[~, idx] = max(miq);
S = idx;

% select additional features using MRMR-MIQ-D algorithm
for k = 2:K
    mrmr = zeros(1,m);
    for i = 1:m
        if ~ismember(i, S)
            % calculate MIQ between feature i and selected features
            miq_iS = zeros(1,length(S));
            for j = 1:length(S)
                miq_iS(j) = mutualinfo(d(:,i), d(:,S(j)));
            end
            % calculate MRMR criterion
            mrmr(i) = miq(i) - sum(miq_iS)/length(S);
        end
    end
    % select feature with largest MRMR criterion
    [~, idx] = max(mrmr);
    S = [S idx];
end

fea = d(:,S);

其中，mutualinfo()是计算互信息的函数，可以使用MATLAB自带的函数或其他第三方函数库。