采UVE写一个光谱特征选择python函数，带注释

好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于UVE的光谱特征选择Python函数，带有注释：

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif

def uve_feature_selection(X, y, k):
    """
    基于UVE的光谱特征选择函数

    参数：
    X: array-like, shape (n_samples, n_features)
        输入数据，每行代表一个样本，每列代表一个特征
    y: array-like, shape (n_samples,)
        标签，每个元素代表一个样本的类别
    k: int
        选择的特征数

    返回值：
    selected_indices: array-like, shape (k,)
        选择的特征的下标
    """

    # 计算互信息
    mi = mutual_info_classif(X, y)

    # 计算每个特征的UVE值
    uve = np.zeros(X.shape[1])
    for i in range(X.shape[1]):
        uve[i] = np.sum(mi[X[:, i] > ]) / np.sqrt(np.sum(mi[X[:, i] == ]))

    # 选择前k个UVE值最大的特征
    selected_indices = np.argsort(uve)[-k:]

    return selected_indices

这个函数使用了sklearn库中的SelectKBest和mutual_info_classif函数来计算互信息，然后根据UVE公式计算每个特征的UVE值，最后选择前k个UVE值最大的特征。