relief算法c语言

RELIEF算法是一种经典的特征选择算法，其主要思想是基于样本之间的距离来评估特征的重要性，具体步骤如下：

1. 初始化特征权重为0。
2. 随机选择一个样本。
3. 计算该样本与其他样本之间的距离，并记录最近邻和最远邻样本。
4. 对于每个特征，计算其在最近邻和最远邻样本中的差异，并将其差异值乘以一个权重系数，加到特征的权重上。
5. 重复2-4步骤，直到所有样本都被遍历过。
6. 根据特征的权重排序，选择排名前n的特征作为最终的特征集。

以下是一个简单的C语言实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define N_FEATURES 10 // 特征数
#define N_SAMPLES 100 // 样本数
#define K_NEIGHBORS 5 // 最近邻样本数

double data[N_SAMPLES][N_FEATURES]; // 样本数据
int labels[N_SAMPLES]; // 样本标签
double weights[N_FEATURES]; // 特征权重

// 计算两个样本之间的欧几里得距离
double distance(int i, int j) {
    double d = 0.0;
    for (int k = 0; k < N_FEATURES; k++) {
        double diff = data[i][k] - data[j][k];
        d += diff * diff;
    }
    return sqrt(d);
}

// 查找最近邻和最远邻样本
void find_neighbors(int i, int *nn, int *dn) {
    double min_dist = INFINITY, max_dist = -INFINITY;
    for (int j = 0; j < N_SAMPLES; j++) {
        if (i != j) {
            double dist = distance(i, j);
            if (dist < min_dist) {
                min_dist = dist;
                nn[0] = j;
            }
            if (dist > max_dist) {
                max_dist = dist;
                dn[0] = j;
            }
        }
    }
    for (int k = 1; k < K_NEIGHBORS; k++) {
        nn[k] = dn[k] = -1;
    }
    for (int j = 0; j < N_SAMPLES; j++) {
        if (i != j) {
            double dist = distance(i, j);
            if (dist <= min_dist) {
                for (int k = 0; k < K_NEIGHBORS; k++) {
                    if (nn[k] == -1 || dist < distance(i, nn[k])) {
                        for (int l = K_NEIGHBORS-1; l > k; l--) {
                            nn[l] = nn[l-1];
                        }
                        nn[k] = j;
                        break;
                    }
                }
            }
            if (dist >= max_dist) {
                for (int k = 0; k < K_NEIGHBORS; k++) {
                    if (dn[k] == -1 || dist > distance(i, dn[k])) {
                        for (int l = K_NEIGHBORS-1; l > k; l--) {
                            dn[l] = dn[l-1];
                        }
                        dn[k] = j;
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
    // 读入数据和标签
    for (int i = 0; i < N_SAMPLES; i++) {
        for (int j = 0; j < N_FEATURES; j++) {
            scanf("%lf", &data[i][j]);
        }
        scanf("%d", &labels[i]);
    }

    // 计算特征权重
    for (int i = 0; i < N_SAMPLES; i++) {
        int nn[K_NEIGHBORS], dn[K_NEIGHBORS];
        find_neighbors(i, nn, dn);
        for (int j = 0; j < N_FEATURES; j++) {
            double diff_nn = 0.0, diff_dn = 0.0;
            for (int k = 0; k < K_NEIGHBORS; k++) {
                diff_nn += data[nn[k]][j];
                diff_dn += data[dn[k]][j];
            }
            diff_nn /= K_NEIGHBORS;
            diff_dn /= K_NEIGHBORS;
            weights[j] += fabs(diff_nn - diff_dn);
        }
    }

    // 输出特征权重
    for (int j = 0; j < N_FEATURES; j++) {
        printf("Feature %d: %.3lf\n", j+1, weights[j]);
    }

    return 0;
}

注意：此代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改。