ReliefF 算法

ReliefF算法是一种特征选择算法，用于在高维特征样本中选取具有代表性的特征，从而降低样本特征维度。它是Relief算法的进阶版本，相比于Relief算法，ReliefF不仅可以用于二分类任务，还可以用于多分类任务和回归任务。\[1\]

ReliefF算法的具体步骤如下：
1. 输入：训练集D，抽样次数m，特征权重阈值δ，最近邻样本个数k。
2. 输出：各个特征的特征权重T。
3. 初始化所有特征权重为0，T为空集。
4. 重复m次以下步骤：
a. 从训练集D中随机选择一个样本R。
b. 从R的同类样本集中找到R的k个最近邻Hj(j=1,2,...,k)，从每一个不同类样本集中找到k个最近邻Mj(C)。
c. 对于每个特征A(1到N)，根据以下公式更新特征权重W(A)：
W(A) = W(A) - Σj=1k diff(A,R,Hj)/(mk) + ΣC∉class(R) \[p(C)/(1-p(class(R))) Σj=1k diff(A,R,Mj(C))\]/(mk)
5. 得到各特征的平均权重。

ReliefF算法通过计算特征与样本之间的距离差异来评估特征的重要性，权重越大表示特征的分类能力越强，权重越小表示特征的分类能力越弱。该算法的运行效率非常高，时间复杂度与抽样次数m和原始特征个数N成线性关系。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab中特征选择reliefF算法使用方法（分类与回归）](https://blog.csdn.net/weixin_44248258/article/details/122180369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [特征选择之relief及reliefF算法](https://blog.csdn.net/littlely_ll/article/details/71614826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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