最大相關 - 最小冗餘（mRMR）特徵選擇

彭等人提出了一種特徵選擇方法，可以使用互信息，相關或距離/相似性分數來選擇特徵。目的是在存在其他所選特徵的情況下通過其冗餘來懲罰特徵的相關性。特徵集S與類c的相關性由各個特徵f i和類c之間的所有互信息值的平均值定義，如下所示：   集合S中所有特徵的冗餘是特徵f i和特徵f j之間的所有互信息值的平均值：   mRMR標準是上面給出的兩種措施的組合，定義如下：   如果使用增量搜索方法(incr

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