MATLAB实现的快速条件特征选择FCBF算法工具包

资 源 简 介

本项目提供FCBF（快速条件特征选择）算法的MATLAB程序实现，适用于高维数据特征选择与降维。通过计算特征与目标变量的互信息及特征间条件互信息，高效筛选出高相关性、低冗余的特征子集。

详 情 说 明

基于互信息的快速条件特征选择（FCBF）MATLAB实现

项目介绍

本项目为FCBF（快速条件特征选择）算法的MATLAB程序实现，主要用于高维数据的特征选择与降维。通过计算特征与目标变量之间的互信息以及特征之间的条件互信息，算法能够有效筛选出与目标变量相关性高且特征间冗余度低的最优特征子集。该方法可显著提升模型性能、降低计算复杂度，适用于分类与回归任务中的特征预处理。

功能特性

• 高效特征筛选：基于互信息与条件互信息计算，识别相关性强且冗余度低的特征子集
• 自适应阈值：支持自动阈值计算，也可手动指定特征选择阈值
• 多类型支持：兼容离散型分类标签与连续型回归目标变量
• 结果可追溯：提供详细的中间结果输出，包括全特征互信息排序表、冗余特征剔除日志
• 排序输出：输出特征按重要性降序排列，并附带每个选定特征的互信息得分

使用方法

基本调用

% 输入数据格式： % X: N×M数值矩阵（N个样本，M个特征） % Y: 长度为N的目标变量向量（离散或连续值）

% 基本使用（自动阈值） selected_features = FCBF_main(X, Y);

% 带参数调用 [selected_features, scores] = FCBF_main(X, Y, 'threshold', 0.05);

参数说明

• X: N×M数值型特征矩阵
• Y: 长度为N的目标变量向量
• 'threshold': 特征选择阈值（可选，默认自动计算）

输出结果

• selected_features: 筛选后的特征索引列表（按重要性降序排列）
• scores: 每个选定特征的互信息得分
• 可选中间结果：全特征互信息排序表、冗余特征剔除日志

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，整合了FCBF算法的完整流程，包含数据预处理、互信息矩阵计算、特征相关性排序、冗余特征识别与剔除等核心功能模块，实现了从原始特征输入到最优特征子集输出的全自动化处理。