MATLAB高维特征选择系统：基于最小互信息优化的分类器设计工具

资 源 简 介

本MATLAB项目提供了一个基于最小互信息优化的高维特征选择框架。系统通过计算特征与标签的互信息，自动筛选相关性高且冗余度低的特征子集，适用于大数据分类任务，提升模型性能与计算效率。

详 情 说 明

基于最小互信息优化的高维特征选择与分类器设计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于最小互信息（Minimal Mutual Information）的高维数据特征选择框架。系统能够自动评估特征向量之间的互信息量，筛选出与分类标签相关性高但彼此冗余度低的特征子集。通过优化特征组合，提升分类器的准确性与泛化能力，支持自定义分类算法集成与参数调优，适用于模式识别、生物信息学等高维数据处理场景。

功能特性

• 智能特征选择：采用最小互信息优化准则，自动筛选高相关性、低冗余度的特征子集
• 多种搜索策略：支持贪婪前向搜索和贪婪后向搜索两种特征子集优化策略
• 灵活分类器集成：可配置多种分类算法（如SVM、KNN等），支持参数调优
• 全面性能评估：基于交叉验证的分类器性能评估，输出精度、召回率等多项指标
• 可视化分析：生成特征重要性排序图表与互信息热力图，辅助决策分析
• 数据导出功能：可导出轻量级特征数据集，便于后续建模使用

使用方法

数据准备

• 输入数据格式支持：MATLAB数据矩阵（.mat）或表格（.csv/.xlsx）
• 数据内容要求：必须包含特征矩阵（m×n，m为样本数，n为特征数）和标签向量（m×1）

参数配置

可选的配置参数包括：

• 特征数阈值：限制最终选择的特征数量
• 分类器类型：如SVM、KNN等机器学习算法
• 互信息估计算法：如KSG估计等计算方法

运行流程

1. 加载数据文件
2. 配置特征选择参数
3. 执行互信息计算与特征评估
4. 运行特征子集优化算法
5. 训练并评估分类器性能
6. 生成可视化结果与导出数据

输出结果

• 筛选后的特征子集索引列表
• 优化后的分类模型及性能指标
• 特征重要性排序图表与互信息热力图
• 轻量级特征数据集（可导出）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上（处理高维数据时建议16GB）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心功能流程控制。该文件完成了数据加载与预处理、互信息计算模块的调度、特征选择算法的执行、分类器训练与评估的协调，以及结果可视化与导出的统一管理。通过参数配置接口，用户可以灵活调整特征选择的策略和分类器设置，系统将自动完成整个优化流程并输出全面的分析结果。