基于最大互信息的特征选择算法及其MATLAB实现

最新推荐文章于 2024-07-18 09:35:02 发布
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特征选择在机器学习中至关重要，最大互信息(MI)是一种衡量特征与标签关联性的方法。本文介绍了基于MI的特征选择算法，该算法选择与标签相关性强且相互独立的特征。文章还提供了MATLAB实现代码。

基于最大互信息的特征选择算法及其MATLAB实现

特征选择是机器学习中非常重要的一个环节。在给定样本和标签的数据集中，特征选择通过从所有可能的特征中选择最有用的特征来提高分类的性能或减少训练时间。在这篇文章中，我们将介绍一种基于最大互信息的特征选择算法，并提供其MATLAB实现。

  1. 最大互信息

最大互信息(MI)是衡量两个变量之间关联程度的一种方法。在特征选择中，MI可以计算每个特征与标签之间的相关性。MI的公式如下：

MI(X,Y)=∑x∈X,y∈Yp(x,y)log⁡p(x,y)p(x)p(y) MI(X,Y) = \sum_{x \in X,y \in Y}p(x,y)\log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)} MI(

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基于最大互信息的特征选择算法（附Matlab代码）
JehPython的博客
09-19 706
其中，最大互信息（Maximum Information Gain）是一种常用的特征选择准则，它衡量了特征与目标变量之间的相关性。在本文中，我们将介绍基于最大互信息的特征选择算法，并提供相应的Matlab代码。此外，特征选择算法的性能还受到数据集特征数量、样本数量和目标变量的性质等因素的影响。因此，在实际应用中，建议综合考虑多个特征选择算法，并进行实验评估，以找到最适合你的问题的特征子集。最大互信息表示在已知一个特征的情况下，该特征对目标变量的预测能力的提升程度。函数将返回选择的特征子集的索引。
特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的分类数据特征选择
前程算法屋的博客
04-23 829
特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的分类数据特征选择
Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）
09-22
Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的回归预测，MIC特征选择回归预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。预测对比图，误差分析图，相关分析图。 4.运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留特征的序号为： 152 153 154 155 156 157 158 159 160 -----------------------误差计算-------------------------- 评价结果如下所示： 平均绝对误差MAE为：0.27482 均方误差MSE为： 0.13341 均方根误差RMSEP为： 0.36525 决定系数R^2为： 0.94425 剩余预测残差RPD为： 4.2536 平均绝对百分比误差MAPE为： 0.0031803 >>
最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测,多输入单输出模型（Matlab完整程序和数据）
08-11
最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测,多输入单输出模型（Matlab完整程序和数据） 最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。多特征输入模型，直接替换数据就可以用。语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测,多输入单输出模型（Matlab完整程序和数据） 最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。多特征输入模型，直接替换数据就可以用。语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12
基于最大互信息的特征选择算法附matlab代码
matlab_dingdang的博客
04-12 483
该文以互信息最大化原则为指导,经过推导和分析后提出了一种基于信息论模型的新的特征选择算法,称之为基于互信息最大化的特征选择算法(MaxMI).基本思想就是特征选择后,应当尽可能多地保留关于类别的信息.该算法与传统的信息增益,互信息和交叉熵在表达形式上具有一定的相似性,但是并不完全相同.从实验上验证了基于互信息最大化的特征选择算法优于其它三种算法.
基于互信息(MI)的回归数据特征选择算法的Matlab代码 · Matlab (08月)
08-09
基于互信息（MI）的回归数据特征选择算法及其Matlab代码实现。互信息作为一种衡量两个随机变量之间相关性的度量，在特征选择中可以用来评估特征与目标变量的相关程度。文章首先解释了互信息的基本原理，接着给出了...
基于最大相关最小冗余算法(MRMR)的特征选择及其Matlab实现
08-14
最大相关最小冗余（MRMR）算法，一种基于互信息的特征选择方法。首先解释了MRMR算法的基本概念，即通过计算特征与目标变量的互信息值以及特征间的互信息值，筛选出与目标变量最相关且与其他特征冗余最少的特征。接着...
基于最大相关最小冗余算法(MRMR)的特征选择及其Matlab实现 - 机器学习 必备版
05-29
内容概要：本文详细介绍了最大相关最小冗余（MRMR）算法，一种基于互信息的特征选择方法。首先解释了MRMR算法的基本概念，即通过计算特征与目标变量的互信息值以及特征间的互信息值，筛选出与目标变量最相关且与其他...
基于最大互信息系数(MIC)的MATLAB回归预测数据集特征选择与降维方法
最新发布
08-18
内容概要：本文介绍了如何使用最大互信息系数（MIC）在MATLAB中实现回归预测数据集的特征自变量选择，从而降低数据维度并简化数据复杂度。首先解释了MIC的概念及其在特征选择中的优势，特别是其对非线性关系的敏感性...
Matlab基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的回归数据特征选择（Matlab完整程序和数据）
09-22
Matlab基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的回归数据特征选择（Matlab完整程序和数据） 特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的回归数据特征选择 特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的回归数据特征选择 特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的回归数据特征选择 特征选择算法 | Matlab 基于最大互信息系数特征选择算法(MIC)的回归数据特征选择
互信息matlab源代码
05-12
function mi = MI(a,b) %Caculate MI of a and b in the region of the overlap part %计算重叠部分 [Ma,Na] = size(a); [Mb,Nb] = size(b); M=min(Ma,Mb); N=min(Na,Nb); %初始化直方图数组 hab = zeros(256,256); ha = zeros(1,256); hb = zeros(1,256); %归一化 if max(max(a))~=min(min(a)) a = (a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a))); else a = zeros(M,N); end if max(max(b))-min(min(b)) b = (b-min(min(b)))/(max(max(b))-min(min(b))); else b = zeros(M,N); end a = double(int16(a*255))+1; b = double(int16(b*255))+1; %统计直方图 for i=1:M for j=1:N indexx = a(i,j); indexy = b(i,j) ; hab(indexx,indexy) = hab(indexx,indexy)+1;%联合直方图 ha(indexx) = ha(indexx)+1;%a图直方图 hb(indexy) = hb(indexy)+1;%b图直方图 end end %计算联合信息熵 hsum = sum(sum(hab)); index = find(hab~=0); p = hab/hsum; Hab = sum(sum(-p(index).*log(p(index)))); %计算a图信息熵 hsum = sum(sum(ha)); index = find(ha~=0); p = ha/hsum; Ha = sum(sum(-p(index).*log(p(index)))); %计算b图信息熵 hsum = sum(sum(hb)); index = find(hb~=0); p = hb/hsum; Hb = sum(sum(-p(index).*log(p(index)))); %计算a和b的互信息 mi = Ha+Hb-Hab; %计算a和b的归一化互信息 %mi = hab/(Ha+Hb);
Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数Matlab实现
03-08
1.解压文件。运行Matlab，在Matlab中打开.../minepy/matlab/（当前文件夹为matlab）; 2.在command window（命令行窗口）中输入：mex mine_mex.c ../libmine/mine.c; 3.测试代码： x = linspace(0, 1, 1001); y = sin(10 * pi * x) + x; minestats = mine(x, y);
Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）
08-11
Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12
MATLAB最大似然互信息MLMI.zip
11-17
《Approximating Mutual Information by Maximum Likelihood Density Ratio Estimation》互信息在各种数据处理任务中是有用的，如特征选择或独立的组件分析..本文提出了一种基于密度比函数最大似然估计的相互信息逼近方法。我们的方法称为最大似然互信息（MLMI），具有几个有吸引力的特性，例如不涉及密度估计，它是一个单一的过程，全局最优解可以有效地计算，并且交叉验证可用于模型选择。数值实验表明，MLMI与现有方法相比具有较好的优越性。
分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
09-12 925
分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
最大化互信息Maximizing Mutual Information
帆的博客
06-26 3870
互信息（Mutual Information, MI）是两个随机变量 X 和 Y 之间相互依赖程度的度量，表示为 I(X;Y)。IX;IX;Y∑x∈X​∑y∈Y​PxylogPxPyPxy​P(x, y)是 X 和 Y 的联合概率分布。P(x) 和 P(y) 分别是 X 和 Y 的边缘概率分布。
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风电作为一种清洁能源，其功率预测对于电力系统稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在风电功率预测方面取得了显著进展，其中卷积神经网络 (CNN) 和长短记忆网络 (LSTM) 结合注意力机制 (Attention) 的模型已成为研究热点。然而，现有的模型普遍存在参数优化问题，难以有效捕捉风电功率数据的时空特征。为此，本文提出了一种基于鱼鹰优化算法 (OOA) 优化 CNN-LSTM-Attention 模型的风电功率预测方法。
最大互信息特征选择算法的Matlab实现与应用
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