MATLAB Relief算法教学平台：特征选择与交互可视化

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了Relief特征选择算法及其多类别扩展ReliefF，提供交互式可视化界面展示算法执行过程。内置教学数据集和逐步调试模式，帮助用户深入理解算法原理，适合机器学习初学者和教育工作使用。

详 情 说 明

Relief算法详解与可视化教学平台

项目介绍

本项目是一个面向机器学习特征选择教学的交互式可视化平台，重点实现经典的Relief算法及其扩展版本ReliefF。平台通过直观的可视化界面展示算法执行全过程，帮助用户深入理解特征选择原理，适用于课堂教学、实验演示和个人学习。

功能特性

• 完整算法实现：包含标准Relief算法（二分类）和ReliefF扩展（多分类）
• 交互式可视化：实时展示特征权重变化、最近邻选择过程和数据分布
• 教学数据集集成：内置多个经典数据集用于算法演示和比较
• 逐步调试模式：支持单步执行，详细展示每一次迭代的计算细节
• 多维度分析：提供特征重要性排序、权重对比、性能评估等分析功能
• 灵活数据支持：支持文件导入和手动输入，兼容常见数据格式

使用方法

1. 数据准备：通过文件导入（.csv/.xlsx）或手动输入方式加载数据
2. 参数设置：选择算法类型（Relief/ReliefF）、设置近邻数量k、迭代次数等参数
3. 算法执行：选择连续运行模式或逐步调试模式启动算法
4. 结果分析：查看特征权重分布图、重要性排序列表及性能对比报告
5. 结果导出：将特征权重表格和分析报告导出为CSV格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持鼠标交互的图形显示设备

文件说明

main.m作为项目的主入口文件，整合了算法计算、界面交互和可视化展示三大核心模块。该文件负责初始化教学平台界面，处理用户输入参数与数据，调度Relief算法核心计算流程，并实时更新可视化结果。同时实现算法执行过程的逻辑控制，包括连续运行与单步调试两种模式的切换管理，以及最终生成特征权重报告和性能分析结果。