|
最小冗余最大相关性(mRMR)是一种滤波式的特征选择方法，由Peng et.al提出。
用途：图像识别，机器学习等
一种常用的特征选择方法是最大化特征与分类变量之间的相关度，就是选择与分类变量拥有最高相关度的前k个变量。但是，在特征选择中，单个好的特征的组合并不能增加分类器的性能，因为有可能特征之间是高度相关的，这就导致了特征变量的冗余。这就是Peng et.al说的“the m best features are not the best m features”。因此最终有了mRMR，
即最大化特征与分类变量之间的相关性，而最小化特征与特征之间的相关性。这就是mRMR的核心思想。
互信息
定义：给定两个随机变量x和y，他们的概率密度函数（对应于连续变量）为p(x),p(y),p(x,y)，则互信息为
I(x;y)=∫∫p(x,y)logp(x,y)p(x)p(y)dxdy
mRMR算法
我们的目标就是找出含有m{xi}个特征的特征子集S
离散变量
最大相关性:
maxD(S,c),D=1|S|Σxi∈SI(xi;c)
xi为第i个特征，c为类别变量，S为特征子集
最小冗余度：
minR(S),R=1|S|2Σxi,xj∈SI(xi;xj)
连续变量
最大相关性:
maxDF,DF=1|S|Σxi∈SF(xi;c)
F(xi,c)为F统计量
最小冗余度：
minRc,R=1|S|2Σxi,xj∈Sc(xi;xj)
c(xi,xj)为相关函数
当然，对于这些目标函数，还可以换做其他的函数，像信息增益，基尼指数等。
然后整合最大相关性和最小冗余度：
加法整合：
maxΦ(D,R),Φ=D−R
乘法整合：
maxΦ(D,R),Φ=D/R
在实践中，用增量搜索方法寻找近似最优的特征。假设我们已有特征集Sm−1，我们的任务就是从剩下的特征X−Sm−1中找到第m个特征，通过选择特征使得Φ(.)最大。增量算法优化下面的条件：
maxxj∈X−Sm−1[I(xj;c)−1m−1Σxi∈Sm−1I(xj;xi)]
其算法的复杂度为O(|S|⋅M)
算法优点
参考
【Hanchuan Peng et.al】Feature Selection Based on Mutual Information: Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, and Min-Redundancy
【Barry O’Sullivan, Cork】Feature Selection for High-Dimensional Data
|
