通俗易懂理解——最大相关性最小冗余性(MRMR)

发布网友发布时间：2024-10-02 03:11

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热心网友时间：2024-10-22 21:08

最大相关性最小冗余性(MRMR)是一种在机器学习和数据挖掘领域用于特征选择的算法。此算法旨在优化特征集，以最大化特征与目标变量之间的相关性，同时减少特征间的冗余。MRMR算法通过互信息I(a，b)来衡量两个变量间的相似度，其中a和b分别代表每个特征和输出类别。算法基于三个原则：最大化依赖性、最大化相关性和最小化冗余性。具体而言，算法选择具有最大互信息值的特征，同时确保所选特征与已选特征间具有最小的互信息值，以此来避免选择高度冗余的特征。该方法在特征选择过程中考虑了特征与目标变量之间的紧密联系，同时避免了特征之间的重复信息，提高了模型的预测性能和解释性。参考文献[1]详细阐述了基于互信息的特征选择方法，包括最大依赖性、最大相关性和最小冗余性原则的理论背景和应用。