這裡記錄一下 r語言mrmre包實現mrmr演算法進行特徵降維的操作。
下面是r**
library('mrmre')
mrmr_feature<-train_feature
mrmr_feature$y <-train_label
#篩選的資料要加上y值
target_indices = which(names(mrmr_feature)=='y')
#因為讀取csv檔案的時候，y（label）值是整數，沒有小數，所以就被轉換成了integer
#但是mrmr.data需要所有的資料都是numeric，所以要將裡面不是numeric的轉換成numeric
mrmr_feature[,m]=as.numeric(mrmr_feature[,m])
}#轉化成mrmr.data的形式才能被使用
data <- mrmr.data(data = data.frame(mrmr_feature))
#data就是資料，target_indices就是y（label）值，也就是需要對比相關度的列
#feature_count是需要篩選出來的特徵個數
mrmr=mrmr.ensemble(data = data, target_indices = target_indices,
feature_count = 3, solution_count = 1)
#獲取篩選出來的特徵的列，包含在mrmr@filters中，mrmr@filters[原特徵個數]這個list裡
index=mrmr@filters[[as.character(mrmr@target_indices)]]
#獲取訓練集特徵
train_feature <- mrmr_feature[,index]
#獲取驗證集特徵
validation_feature <- validation_feature[,index]
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