CFS算法 CFS算法

Import the NumPy library with the alias np.
Import the Pandas library with the alias pd.
Import the Pearson correlation function from scipy.stats.
Import the datasets module from scikit-learn.
Import the preprocessing module from scikit-learn.

dataset = datasets.load_iris()
feat, featNames = dataset.data, dataset.feature_names
label = dataset.target.astype(float)

z_score标准化模型由sklearn预处理模块提供，默认情况下用于特征标准化处理。
通过该模型对输入特征执行拟合与变换操作以获得标准化后的数据集。
对于标签变量同样应用标准化方法，并对标签数据进行适当维度调整后执行标准化转换。

该函数用于计算特征之间的皮尔逊相关系数矩阵。
初始化一个空列表用于存储相关系数值。
获取特征矩阵中列的数量。
遍历每一列i。
再次遍历每一列j。
计算特征矩阵第i列与第j列之间的皮尔逊相关系数，并提取第一个元素