MATLAB多方法特征降维工具箱

资 源 简 介

本工具箱提供四种特征降维方法（PCA、SFFS、SBS、SFS），支持多维数据输入，自动输出降维后的特征子集及可视化结果，适用于数据预处理与特征工程。

详 情 说 明

基于MATLAB的多方法特征降维工具箱

项目介绍

本项目实现了一个集成多种常用特征降维算法的MATLAB工具箱，包含主成分分析（PCA）和三种特征选择算法（序列浮动前向选择SFFS、序列后向选择SBS、序列前向选择SFS）。该工具箱能够处理多维数据输入，自动执行特征降维流程，并输出降维结果、性能评估指标以及可视化图表。适用于数据预处理、模式识别和机器学习等领域的特征工程任务，有效帮助用户减少特征冗余，提升后续建模的效率和性能。

功能特性

• 多算法支持：集成PCA线性降维与SFFS、SBS、SFS特征选择方法
• 灵活输入：支持带标签（监督学习）或无标签（无监督学习）的数据集
• 参数可配置：允许用户自定义降维目标维度、停止条件等关键参数
• 结果可视化：自动生成特征权重图、选择路径轨迹、方差解释率等直观图表
• 性能评估：提供方差解释率（PCA）、分类准确率（特征选择）等量化指标
• 日志记录：完整记录降维过程步骤与参数设置，便于复现与分析

使用方法

1. 准备数据：将数据组织为M×N矩阵（M样本数，N特征维数），标签为M×1向量（可选）
2. 设置参数：根据需求配置降维方法、目标维度、停止条件等参数
3. 执行降维：运行主程序，工具箱将自动完成特征降维处理
4. 获取结果：查看输出的降维特征子集、性能指标报告和可视化图表
5. 分析日志：通过生成的日志文件详细了解降维过程与算法决策路径

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据时需更高配置）

文件说明

主程序文件整合了数据加载、参数解析、算法调度与结果输出的完整流程，实现了四种降维方法的统一调用接口，负责协调各功能模块的执行顺序，生成最终的特征子集、评估指标、可视化图形及详细运行日志。