MATLAB ReliefF特征选择算法实现与使用指南

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB ReliefF特征选择算法实现，包含标准化流程和交互界面。通过详细代码注释和示例数据演示算法原理及应用，帮助用户快速掌握特征选择技术。

详 情 说 明

ReliefF特征选择算法实现与使用指南

项目介绍

本项目提供ReliefF算法的完整MATLAB实现，包含标准化的特征选择流程和用户友好的交互界面。项目重点突出算法原理的清晰解释和实际应用场景演示，通过详细的代码注释和示例数据帮助用户快速掌握ReliefF算法的使用方法和参数调整技巧。

功能特性

• 完整的算法实现：基于ReliefF特征权重计算原理，实现特征重要性评估
• 智能最近邻搜索：采用高效的k近邻搜索技术，准确识别同类和异类样本
• 多维结果输出：提供特征权重向量、排序列表、可视化图表和详细分析报告
• 交互式参数配置：支持k值、迭代次数、标准化选项等关键参数灵活调整
• 直观结果展示：生成特征权重条形图和热力图，便于结果分析和解释

使用方法

1. 数据准备：准备m×n的数据矩阵和m×1的类别标签向量
2. 参数设置：指定最近邻数量k、迭代次数和特征标准化选项
3. 执行算法：运行主程序开始特征选择计算
4. 结果分析：查看特征权重排序、可视化图表和详细分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、算法参数配置、ReliefF核心计算引擎、特征重要性排序与可视化、结果导出与报告生成等完整流程。它作为项目的核心调度单元，协调各个功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的全过程自动化执行。