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这个包是 (Peng et al, 2005 and Ding & Peng, 2005, 2003) 中的 mRMR(minimum-redundancy maximum-relevancy)特征选择方法,它比传统的 top-ranking 方法更好的性能已经在许多最近出版物中的数据集。 该版本使用互信息作为计算变量(特征)之间相关性和冗余的代理。 其他变化,例如使用相关性或 F 检验或距离,也可以在此框架内轻松实现。 Hanchuan Peng、Fuhui Long 和 Chris Ding,“基于互信息的特征选择:最大依赖、最大相关和最小冗余的标准”, IEEE 模式分析和机器智能汇刊, 卷。 27, No. 8, pp.1226-1238, 2005. [PDF] Ding C. 和 Peng HC,“微阵列基因表达数据的最小冗余特征选择”,《生物信息学与计算生物学杂志》,
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针对储药柜优化设计问题,提出逐步分裂的迭代算法。该方法是在类型最少方案的基础上,为获得大幅冗余降低率,对隔板间距类型进行逐步拆分,以减少冗余。首先,通过Excel对数据进行统计分析,其次,利用Matlab给出分类冗余曲线拟合图,确立合理的横版和竖版间距类型,最后,根据药品日需量计算出最少需要的储药柜个数。结果证明了该方法确立储药柜规格的合理性。
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