MATLAB特征选择工具箱：Fisher Score算法实现

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了Fisher Score特征选择算法，可对数据集进行标准化预处理并自动计算特征判别得分。系统能够评估各特征对类别的区分能力，帮助用户快速筛选最具鉴别力的特征子集，适用于模式识别和数据降维任务。

详 情 说 明

基于Fisher Score的特征选择系统

项目介绍

本项目实现了一种经典的特征选择算法——Fisher Score，能够根据特征的Fisher得分对数据进行降维处理。通过评估每个特征对类别标签的区分能力，系统可自动筛选出最具鉴别力的特征子集，从而提升后续机器学习任务的性能与效率。该系统集成了数据预处理、得分计算、特征筛选及结果可视化功能，为数据分析提供一站式解决方案。

功能特性

• Fisher Score计算：基于经典的类间方差与类内方差之比，计算每个特征的鉴别力得分。
• 数据标准化与预处理：内置Z-score标准化功能，可消除特征量纲差异对评估结果的影响。
• 特征得分排序与阈值筛选：支持按Fisher得分对特征进行降序排序，并提供基于阈值或指定数量K的特征选择功能。
• 结果可视化：可生成特征得分条形图，直观展示各特征的相对重要性，便于分析决策。

使用方法

1. 准备输入数据：确保输入数据为数值型特征矩阵（M×N，M为样本数，N为特征数）和对应的类别标签向量（M×1，包含离散类别标识）。
2. 设置参数：可选参数包括是否启用数据标准化、设定特征筛选阈值（或指定保留特征数量K）。若不设置，系统将采用默认参数（启用标准化、自动选择前K个高分特征）。
3. 运行系统：调用主函数执行特征选择流程。
4. 获取输出：

- 排序后的特征索引列表（按Fisher Score降序排列） - 各特征对应的Fisher Score分值向量 - 筛选后的特征子集（根据设定阈值或数量K） - 可选生成特征得分分布条形图

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件集成了数据加载与验证、标准化预处理、Fisher Score核心算法执行、特征排序与筛选逻辑，以及结果可视化图形的生成功能，是项目所有核心功能的统一入口与执行控制器。