具体算法过程如下： 计算多变量之间的MIC矩阵； 挑选出相关系数最高的一对变量A和B； 分别对A和B计算其与其它变量相关系数的平均值α ，β ； 如果α >β，删除变量A，否则删除B。 重复2-4步直到所有变量两两之间的相关系数低于给定阈值。 根据以上流程写python代码

以下是一个基于MIC算法的特征选择Python实现示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import minepy

def calc_MI(x, y, bins):
    m = minepy.MINE()
    m.compute_score(x, y)
    return m.mic()

def MIC_selection(data, threshold):
    n_features = data.shape[1]
    MIC_matrix = np.zeros((n_features, n_features))
    for i in range(n_features):
        for j in range(i+1, n_features):
            MIC_matrix[i,j] = calc_MI(data.iloc[:,i], data.iloc[:,j], bins=10)
            MIC_matrix[j,i] = MIC_matrix[i,j]
    
    selected_features = set(range(n_features))
    while len(selected_features) > 0:
        best_candidate = None
        max_MIC = -1
        for candidate in selected_features:
            MIC_with_all = [MIC_matrix[candidate, other] for other in selected_features if other != candidate]
            avg_MIC = np.mean(MIC_with_all)
            if avg_MIC > max_MIC:
                max_MIC = avg_MIC
                best_candidate = candidate
        
        if max_MIC < threshold:
            break
        
        selected_features.remove(best_candidate)
        MIC_matrix = MIC_matrix[np.array(list(selected_features)),:][:,np.array(list(selected_features))]
    
    return data.iloc[:, list(selected_features)]

其中，`calc_MI` 函数用于计算两个变量之间的MIC系数，`MIC_selection` 函数实现了基于MIC算法的特征选择过程。输入参数 `data` 是一个 pandas DataFrame 类型的数据集，`threshold` 是给定的相关系数阈值，可以通过调整该值来控制特征选择的严格程度。输出结果是一个 pandas DataFrame 类型，包含了被选择的特征列。