探索mRMR特征选择算法的MATLAB实现

资源摘要信息:"最小冗余最大相关（minimum-redundancy maximum-relevance，mRMR）特征选择方法是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的特征选择技术，特别在处理高维数据集时表现出色。该方法旨在选择出一组特征，使其在相关性和冗余度之间取得最佳平衡。相关性指的是特征与目标变量的关联程度，而冗余度则是指特征之间的相关程度。mRMR方法通过量化这些度量来评估每个特征的有用性，并按照特定的准则选取最能代表数据本质的特征集。 Hanchuan Peng、Fuhui Long 和 Chris Ding在2005年发表在《IEEE模式分析和机器智能汇刊》上的文章详细介绍了基于互信息的特征选择标准，提出了最大依赖、最大相关和最小冗余的标准，成为了mRMR方法的理论基础。Ding和Peng在2005年及之前的工作中进一步将这一理论应用于微阵列基因表达数据的特征选择，取得了显著的研究成果。 mRMR方法的核心思想是在选择特征的过程中，同时考虑特征与目标之间的最大相关性和特征之间的最小冗余。互信息（Mutual Information，MI）作为一种非线性度量，被用来计算变量之间的依赖性。具体来说，互信息可以量化两个随机变量共享信息的程度，这使得它成为度量特征间相关性和冗余度的理想选择。 在mRMR方法中，特征选择过程通常分为两个步骤：首先，计算每个特征与目标变量之间的互信息值，以此作为相关性的度量；其次，计算特征间的互信息值，作为冗余度的度量。通过最大化相关性和最小化冗余的组合目标函数来选择特征。这个过程可以通过贪心算法实现，即在每一步选择一个对目标贡献最大且与其他已选特征冗余最小的特征。 除了互信息，mRMR方法也允许使用其他度量标准，如相关系数、F检验统计量或距离度量，来替换互信息来计算特征的相关性和冗余。这种灵活性使得mRMR方法可以适用于各种不同的数据类型和研究问题。 该方法的一个重要优势是其简洁性和效率，mRMR通过迭代选择过程避免了穷举所有可能的特征组合，这在处理高维数据时尤为重要。而且，mRMR方法不需要假设特征之间的关系是线性的，这与基于线性回归的方法形成对比，后者可能无法有效处理非线性关系。 通过这种方法选择的特征集不仅可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险，还可以提高模型的泛化能力，这对于后续的数据分析和预测任务至关重要。mRMR方法已被应用于许多领域，包括生物信息学、基因表达数据分析、图像处理和自然语言处理等。 总之，mRMR特征选择方法提供了一种有效的技术框架，用于从高维数据集中筛选出有代表性的特征子集。通过平衡特征与目标的相关性和特征间的冗余度，mRMR不仅提高了模型的性能，而且增强了其解释性。" 【标题】:"minimum-redundancy maximum-relevance feature selection：最小冗余特征选择的源码-matlab开发" 【描述】:"(Peng et al, 2005 and Ding & Peng, 2005, 2003) 中的 mRMR（最小冗余最大相关）特征选择方法的两个源代码文件，其优于传统顶级方法的性能已在最近出版物中的数据集数量。 该版本使用互信息作为计算变量（特征）之间相关性和冗余的代理。 其他变化，例如使用相关性或 F 检验或距离，也可以在此框架内轻松实现。 Hanchuan Peng、Fuhui Long 和 Chris Ding，“基于互信息的特征选择：最大依赖、最大相关和最小冗余的标准”， IEEE 模式分析和机器智能汇刊， 卷。 27, No. 8, pp.1226-1238, 2005。 Ding C. 和 Peng HC，“微阵列基因表达数据的最小冗余特征选择”，《生物信息学与计算生物学杂志》， 卷。 3, No. 2, pp.185-205, 2005。 Ding，C 和 Peng" 【标签】:"matlab" 【压缩包子文件的文件名称列表】: mrmr_d_matlab_src_2007_0508.zip