mRMR算法特征选择与重要性排序工具
本仓库提供了一个利用最大相关最小冗余（mRMR）算法对特征变量进行特征重要性排序的工具。通过该工具，您可以实现特征选择，并通过重要性排序图选择重要的特征变量，从而达到数据降维的目的。
资源文件描述
该资源文件包含一个MATLAB程序，用于利用mRMR算法对特征变量进行特征重要性排序。程序可以直接替换数据进行使用，并且代码中包含详细的注释，方便用户学习和使用。
功能特点
- 特征选择：利用mRMR算法对特征变量进行重要性排序，帮助用户选择最重要的特征。
- 数据降维：通过选择重要特征，实现数据降维，减少数据复杂度。
- 易于使用：程序可以直接替换数据进行使用，代码中包含详细的注释，方便用户理解和修改。
使用方法
- 下载程序：下载本仓库中的MATLAB程序文件。
- 替换数据：将程序中的示例数据替换为您自己的数据。
- 运行程序：在MATLAB环境中运行程序，生成特征重要性排序图。
- 选择特征：根据生成的排序图，选择重要的特征变量进行后续分析。
注意事项
- 本程序适用于MATLAB环境，请确保您已安装MATLAB并熟悉其基本操作。
- 程序中的数据格式应与示例数据格式一致，以确保程序正常运行。
贡献
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。