使用mRMR

Question

我正在使用R包mRMRe进行特征选择，并尝试从整体结果中获取最常见特征的索引：

ensemble <- mRMR.ensemble(data = dd, target_indices = target_idx,solution_count = 5, feature_count = 30)
features_indices = as.data.frame(solutions(ensemble))

这给我以下数据：

MR_1    MR_2    MR_3    MR_4    MR_5
2793    2794    2796    2795    2918
1406    1406    1406    1406    1406
2798    2800    2798    2798    2907
2907    2907    2907    2907    2800
2709    2709    2709    2709    2709
1350    2781    1582    1350    1582
2781    1350    2781    2781    636
2712    2712    2712    2712    2781
636     636     636     636     2779
2067    2067    2067    2067    2712
2328    2328    2357    2357    2067
2357    783     2328    2328    2328
772     2357    772     772     772

我想使用某种投票逻辑为所有列中的每一行选择最常用的索引。

例如，在上图中：

1. For the first row there is no match - so select the first one.
2. There are some rows where min occurrence is 2 - so select that one.
3. In case of tie - check if any occurs thrice, if yes select that one, or else from the tied indices select the first occurring one.

可能是我太复杂了，但基本上我想从数据框中的每一行的所有索引中选择最佳索引。

有人可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

这是使用apply：

的简单解决方案

apply(df, 1, function(x) { names(which.max(table(x))) })

给出：

[1] "2793" "1406" "2798" "2907" "2709" "1350" "2781" "2712" "636"  "2067" "2328" "2328" "772" 

对于每一行，函数table计算每个唯一元素的出现次数，然后我们返回具有最大出现次数的元素的名称（如果存在平局，则选择第一个）。 / p>