MRMR算法 python实现

MRMR算法（最大相关最小冗余）是一种征选择算法，用于从给定的特征集中选择最具有代表性和相关性的特征子集。它的目标是最大化特征与目标变量之间的相关性，同时最小化特征之间的冗余。

以下是MRMR算法的Python实现步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression

2. 定义MRMR函数：

def mrmr(X, y, k):
    n_features = X.shape[1]
    selected_features = []
    remaining_features = list(range(n_features))
    
    # 计算第一个特征与目标变量之间的互信息
    mi = mutual_info_regression(X[:, [0]], y)
    max_mi_index = np.argmax(mi)
    selected_features.append(remaining_features[max_mi_index])
    remaining_features.remove(remaining_features[max_mi_index])
    
    # 选择剩余的k-1个特征
    for i in range(k-1):
        max_mrmr = -np.inf
        max_mrmr_index = -1
        
        # 计算每个剩余特征与已选择特征之间的MRMR值
        for j in remaining_features:
            mrmr_value = mi[j] - np.mean(mutual_info_regression(X[:, selected_features + [j]], y))
            if mrmr_value > max_mrmr:
                max_mrmr = mrmr_value
                max_mrmr_index = j
        
        selected_features.append(remaining_features[max_mrmr_index])
        remaining_features.remove(remaining_features[max_mrmr_index])
    
    return selected_features

3. 使用MRMR算法选择特征：

# 假设X是特征矩阵，y是目标变量
selected_features = mrmr(X, y, k)

其中，X是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；y是一个一维数组，代表目标变量；k是要选择的特征数量。