【文件属性】：
文件名称：spark-mrmr-feature-selection:Spark MlLib 的机器学习增强功能
文件大小：8KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-18 06:30:26
Scala
火花-毫升
Spark MlLib 的机器学习增强功能
基于Maximum-Relevance Minimum-Redundancy的FeatureSelection（通过信息增益衡量的特征的重要性）
用法：
MrMrFeatureSelection(vectorModelRDD, labelBuckets, featuresBuckets, noRecords)
vectorModelRDD = LabeledPoint 的 rdd，其中特征类型为 DenseVector labelBuckets = 类型 Array[Double]，对应于标签桶； 第一个元素必须小于标签的最小值，最后一个元素必须大于标签的最大值 featuresBuckets = type Array[Array[Double]] featuresBuckets[i] 对应于属于特征的桶数组i（基于输入 rdd
【文件预览】：
spark-mrmr-feature-selection-master
----FeatureSelection.scala(9KB)
----util()
--------BinarySearch.scala(735B)
----LICENSE(10KB)
----README.md(2KB)