救济算法matlab代码信仰 RReliefF的Python实现-用于回归问题的功能选择工具 由Amrit Sethi创建 RReliefF是用于回归问题的特征选择工具，可帮助确定数据集中不同特征的预测性能。 除了RReliefF，还可以在以下版本中使用Relief和ReliefF的实现-分类问题的特征选择算法。 尽管该函数基于python，但函数接口旨在模仿。 基于救济的算法的实现 此代码遵循M. Robnik-Sikonja和I. Kononenko在“回归中用于属性估计的救济的适应”中所述的基于救济的算法。 的注释中使用的公式参考均基于上述文章 要专门使用RReliefF，请使用W = RReliefF(X, y, opt) opt可以用以下可选参数替换： updates -可以是“全部”（默认），也可以是正整数，具体取决于 k要查看的邻居数。 默认值是10。 sigma距离比例因子。 默认值为50。 weight_track返回一个矩阵，该矩阵跟踪每次迭代的权重变化。 默认为假 例子 包含3种主要基于救济的算法的实现的示例包括在中。 变量regressionProblem可以设

使用python实现的ReliefF算法，可以直接下载使用。ReliefF算法是一种经典的过滤式特征选择算法，优点是效率高，效果好。

Portrait Relief Modeling from a Single Image

relief

特征选择方法中的Relief算法，利用python实现。可用于二分类标签的特征降维。

Relief 算法程序实现。可以成功运行并给出正确的分类结果。

The DEMO includes 5 feature selection algorithms: • Sequential Forward Selection (SFS) • Sequential Floating Forward Selection (SFFS) • Sequential Backward Selection (SBS) • Sequential Floating Backward Selection (SFBS) • ReliefF

matlab Relief特征选择，在数据挖掘中选择有用的特征