基于MATLAB的特征空间浮动顺序搜索算法系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现浮动顺序搜索算法，动态结合前向选择与后向删除策略，自动生成高判别力的特征子集。通过交叉验证评估子集性能，优化搜索路径，有效避免局部最优问题，提升特征选择效率。

详 情 说 明

特征空间的浮动顺序搜索算法候选子集生成系统

项目介绍

本项目实现了一种基于浮动顺序策略的特征选择算法，通过动态调整前向选择与后向删除的交替搜索过程，在特征空间中自动寻找最优特征子集。系统采用特征重要性评估和交叉验证相结合的方式，有效避免局部最优解，为机器学习任务提供高质量的候选特征组合。

功能特性

• 动态浮动策略：结合前向特征添加与后向特征删除，根据特征贡献度动态调整搜索方向
• 智能停止机制：基于性能提升阈值自动终止搜索，平衡效率与效果
• 多维度评估：采用k折交叉验证评估特征子集，输出准确率、F1分数等多项指标
• 结果可视化：生成搜索路径动态图，直观展示特征选择过程
• 多候选输出：提供多个不同规模的特征子集，支持后续分析比较

使用方法

输入数据准备

1. 特征矩阵：m×n数值矩阵（m为样本数，n为特征数）
2. 标签向量：m×1分类标签向量（支持多分类任务）
3. 参数配置：设置最大特征数、交叉验证折数、性能停止阈值等参数

执行流程

1. 加载数据集和参数配置
2. 运行主算法程序
3. 查看输出的候选特征子集及性能报告
4. 分析搜索路径可视化结果
5. 根据推荐结果选择最优特征组合

系统要求

• MATLAB R2018a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Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了特征选择的核心流程，包括特征重要性计算模块、浮动搜索策略控制器、交叉验证评估器以及结果可视化生成器。具体实现了数据预处理、算法参数初始化、迭代搜索循环控制、性能指标计算与比较、图形化结果输出等完整功能链路，为用户提供一站式的特征选择解决方案。