matlab代码实现特征选择算法

资 源 简 介

matlab代码实现特征选择算法

详 情 说 明

特征选择是机器学习中一项至关重要的预处理步骤，尤其在高维小样本数据场景下。Matlab凭借其强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，为特征选择算法的实现提供了高效平台。

常见特征选择算法在Matlab中的实现思路可分为三大类： 过滤式方法 通过统计指标（如卡方检验、互信息、方差分析）快速排序特征重要性。Matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox提供现成函数，如ranksum用于秩和检验，可批量计算特征与标签的相关性得分。

包裹式方法 采用递归特征消除（RFE）等策略，依托分类器性能指导特征筛选。可利用fitcsvm配合sequentialfs函数实现前向/后向搜索，通过交叉验证评估特征子集效果。

嵌入式方法 直接利用Lasso回归（lasso函数）或决策树（fitctree）等自带特征权重机制的算法，训练过程中自动完成特征选择。

针对维数高/样本少的痛点，建议： 先用PCA降维缓解维度灾难（pca函数） 采用集成特征选择策略，如先通过互信息粗筛，再用SVM-RFE精筛 对微小样本集使用留一法交叉验证避免过拟合（cvpartition设置'Leaveout'模式）

Matlab的可视化工具（如heatmap展示特征相关性矩阵）能直观辅助特征分析，而Parallel Computing Toolbox可加速大规模特征集的并行计算。实际应用中需注意不同算法对数据尺度（归一化必要性）和类型（分类/连续特征）的敏感性差异。