mRMR Feature Selection（使用互信息计算）：这是最小冗余最大相关特征选择的跨平台版本-matlab开发
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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