matlab mrmr
时间: 2023-09-14 22:03:00 浏览: 156
基于MATLAB实现的MRMR和relieff特征选择方法+使用说明文档.rar
在Matlab中,mRMR(Max-Relevance and Min-Redundancy)是一种特征选择算法。它的原理是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大(Max-Relevance),但是特征彼此之间相关性最小的一组特征(Min-Redundancy)。这种算法的目标是通过选择相关性高、冗余性低的特征来提高分类或回归模型的性能。mRMR算法可以帮助我们从大量特征中选择出最有用的特征子集,以提高模型的准确性和泛化能力。该算法的优点是简单易懂,但在高维空间中计算速度较慢,并且对于连续变量存在一些问题,如计算高维相关矩阵的逆矩阵较困难。在Matlab中,您可以找到mRMR特征选择的相关资源和源代码,这些资源可以帮助您实现mRMR算法并应用于您的数据分析任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab MRMR和relieff特征选择方法](https://download.csdn.net/download/m0_53407570/85172836)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [mRMR算法解析](https://blog.csdn.net/tangxianyu/article/details/100206539)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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