基于遗传算法与距离度量的MATLAB智能特征选择降维系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遗传算法与距离度量相结合的特征选择降维方案，通过模拟进化机制搜索高维数据中最优特征子集，可有效提升数据处理效率与模型性能。

详 情 说 明

基于遗传算法与距离度量的智能特征选择降维系统

项目介绍

本项目实现了一个智能特征选择与降维系统，核心思想是利用遗传算法（GA）模拟自然进化过程，在特征空间中搜索最优特征子集。系统结合多种距离度量指标（如欧氏距离、马氏距离等）来评估特征子集对数据可分性的贡献，从而筛选出具有高判别力的低维特征组合。该系统特别适用于模式识别、分类任务等人工智能领域的数据预处理环节，能有效提升后续模型的性能并显著降低计算复杂度。

功能特性

• 智能优化搜索：采用遗传算法进行全局寻优，自动在庞大的特征组合空间中寻找最优子集，避免陷入局部最优。
• 多维度量评估：集成多种距离度量方法，从不同角度量化特征子集的分类判别能力，确保所选特征的有效性。
• 自动化流程：提供从数据加载、缺失值处理、特征选择到结果输出与可视化的完整自动化流程。
• 性能对比分析：系统自动生成性能对比报告，直观展示降维前后在分类准确率或聚类性能上的差异。
• 良好的数据兼容性：支持多种常见数据格式（.mat, .csv, .xlsx）的输入，并具备自动处理缺失值的能力。

使用方法

1. 准备数据：将您的数据文件（格式可为 .mat, .csv 或 .xlsx）放置在项目根目录或指定数据路径下。数据应为多维数值矩阵或包含标签列的表格数据。
2. 配置参数：根据具体需求，在 main.m 脚本文件的开头部分修改遗传算法及距离度量的相关运行参数，例如种群大小、迭代次数、交叉变异概率、所选距离度量类型等。
3. 运行主程序：在MATLAB命令行中直接运行 main.m 脚本，系统将开始执行特征选择优化过程。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将在指定输出目录生成以下结果：

* selected_feature_indices.mat（或 .txt）：优化后的特征子集索引列表。 * reduced_dataset.mat（或 .csv）：降维后的低维数据集。 * convergence_curve.png：特征选择过程的收敛曲线图，展示优化进程。 * performance_report.html（或 .txt）：详细的分类准确率/聚类性能对比报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具箱：需要安装 MATLAB 的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。

文件说明

主程序文件封装了系统的核心工作流程，其主要功能包括：初始化遗传算法参数与距离度量配置，读取并预处理输入数据集，执行遗传算法的迭代优化过程（包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉和变异操作），实时追踪并记录最优特征子集及其性能，在优化结束后输出最终筛选出的特征索引、降维数据集以及可视化收敛曲线和性能对比报告。