matlab mRMR
时间: 2023-11-11 15:57:49 浏览: 203
基于MATLAB实现的MRMR和relieff特征选择方法+使用说明文档.rar
mRMR (minimal-redundancy-maximal-relevance) 是一种特征选择算法,它可以用于在高维数据集中选择最具相关性和最少冗余的特征子集。它广泛应用于生物医学和信号处理等领域中。
mRMR 的基本思想是选择拥有最大相关性和最小冗余的特征子集。它通过计算每个特征与目标变量之间的相关性,以及每个特征之间的相关性来实现这一目标。
具体来说,mRMR 算法分为两个步骤:
1. 最大化与目标变量的相关性:首先计算每个特征与目标变量之间的相关性。然后,选择具有最大相关性的特征。这些特征越能解释目标变量的方差,它们就越相关。
2. 最小化特征之间的冗余:在选择下一个特征时,需要考虑已经选择的特征与待选特征之间的相关性。因此,选择与已经选择的特征具有最小相关性的特征。这样可以最小化特征之间的冗余,并获得最大信息增益。
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