mRMR特征选择
1、介绍 Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大；最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。度量标准使用的是互信息(Mutual ...
原文：最大相关 - 最小冗余（mRMR）特征选择
彭等人提出了一种特征选择方法，可以使用互信息，相关或距离 相似性分数来选择特征。目的是在存在其他所选特征的情况下通过其冗余来惩罚特征的相关性。特征集S与类c的相关性由各个特征fi和类c之间的所有互信息值的平均值定义，如下所示： 集合S中所有特征的冗余是特征fi和特征fj之间的所有互信息值的平均值： mRMR标准是上面给出的两种措施的组合，定义如下： 如果使用增量搜索方法 incremental s ...
2019-08-17 18:52 0 2089 推荐指数：
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