利用python实现基于关联信息熵的特征排序

关联信息熵是一种用于特征排序的方法，它可以度量特征之间的相关性和重要性。下面是利用Python实现基于关联信息熵的特征排序的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import entropy

def feature_ranking(X, y):
    # 计算每个特征与标签的关联信息熵
    n_features = X.shape[1]
    scores = np.zeros(n_features)
    for i in range(n_features):
        # 将特征i与标签y合并成一个二维数组
        xy = np.concatenate((X[:, i].reshape(-1,1), y.reshape(-1,1)), axis=1)
        # 计算关联信息熵
        scores[i] = entropy(xy.T)
    # 将特征按照关联信息熵得分从大到小排序
    ranking = np.argsort(-scores)
    return ranking

其中，X是训练数据的特征矩阵，y是训练数据的标签向量。函数feature_ranking计算每个特征与标签的关联信息熵，并将特征按照得分从大到小排序。函数返回一个特征排序的索引数组，可以根据这个数组对训练数据的特征矩阵进行特征选择。