spark-mrmr-feature-selection:Spark MlLib 的机器学习增强功能

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