因为要跑深度学习，需要用到mRMR特征选择算法来对生物数据进行特征选择，我就在网上搜mRMR算法的代码。因为我平时用R比较多，所以很想找到这个算法的R代码，终于找到了mRMRe这个R包，但是R的内存不够，不能用R。所以又找到了python的代码。下面将R和python的方法分别放在下面，供大家参考：
1.R
mRMRe包
需要将数据框data转化成mRMR.data的形式才能被使用 需要运行下面这行代码
但是代码报错，因为源码中的特征少于我们需要筛选的特征，因此我们需要进入 mRMRe包的源码，更改一个参数即可。
下面是进入R包的源码更改参数。
首先进入CRAN - Package mRMRe，载他的Package Source。
保存下来，关掉这个源码界面就可以啦。但是这时候，马上运行刚才的那行代码，是不行的。因为如果我们这时再打开源码，发现并没有保存成功。我们只需要下面这和一步骤即可。我们打开R的
Console
运行这几行代码：
然后再来到Rstudio,运行下面两行代码：
这样，上面的error就解决啦。
可以继续运行代码，将数据框转换为 mRMR.data的形式。
前期工作完成后，我们就可以进行特征选择啦：
由于我的电脑内存不够大，上面的代码没有运行出来
报错 ：
解决方法：
1清理内存，运行代码gc()
2.查看R的内存，运行代码memory.limit().然后可以分配给R更大的内存，运行代码memory.limit(size:50000)
3.优化代码。（要是用这个方法，还不如直接杀了我。。。）
结果R没能运行出来。我就转战python了。
2.python
pymrmr包
（1）创建虚拟环境pymrmr（任意名字）
（2）激活虚拟环境（activate pymrmr），安装必要的包 （pip install numpy Cython）
（3）在github上的链接：GitHub - fbrundu/pymrmr: Python3 binding to mRMR Feature Selection algorithm (currently not maintained)下载安装包
（4）将安装包的解压文件复制到anaconda安装路径 D:\Anaconda3\envs\pymrmr（根据自己的电脑来）中
（5）打开控制台Anaconda Prompt（Anaconda3），进入D:\Anaconda3\envs\pymrmr目录中安装（运行下述命令）
注意：一定要进入到pymrmr-master中，看看里面有没有set.py这个文件。
（6）运行代码：
pymrmr包安装成功，可以进入python，运行代码import pymrmr将包导入
折腾了三四天，终于完事儿啦。（我在写这博客的时候，正在用python跑这个算法，快一小时了，还没跑出来，有点慢哦~）
这是我第一次写博客，把我这几天与mRMR算法较劲的过程写下来，要是有什么错误的地方，还请大家能指出来~谢谢啦~~
