自动化特征选择与数据降维系统

资 源 简 介

本系统是一个集成式的MATLAB特征选择平台，旨在解决高维数据集中的维度灾难问题。系统核心功能涵盖了过滤式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）三大主流特征选择框架。在过滤式方法中，系统实现了基于互信息、相关系数标准、ReliefF算法以及拉普拉斯得分的特征评价，能够快速识别并剔除无关特征。包裹式方法则深入集成了启发式搜索算法，如利用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）在特征空间中搜索最优组合，并以分类器的准确率或均方误差作为适应度函数。嵌入式方法利用带有正则化的学习

详 情 说 明

基于MATLAB的高效特征选择与数据降维系统

项目介绍

本系统是一个集成了过滤式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedded）三大主流特征选择框架的MATLAB平台。系统旨在解决高维数据集中的维度灾难问题，通过多种评估准则和搜索策略，帮助用户识别关键特征、降低模型复杂度并提升分类性能。系统不仅实现了多种核心算法，还集成了完整的数据预处理流程和多维度的可视化分析模块。

功能特性

• 多范式算法集成：涵盖了相关系数、ReliefF、拉普拉斯得分、互信息、Lasso、NCA、遗传算法（GA）及粒子群算法（PSO）。
• 全流程数据处理：支持缺失值填充、数据标准化（Z-score）及归一化处理。
• 启发式子集搜索：利用智能优化算法在特征空间中自动化搜索最优特征组合。
• 深度可视化矩阵：提供相关性热图、权重对比图、算法收敛曲线、重合度矩阵及降维空间分布图。
• 自动性能评估：内置基于交叉验证的分类器性能评价机制，生成系统分析报表。

使用方法

1. 环境配置：将所有相关的MATLAB函数脚本放置于程序搜索路径中。
2. 数据输入：主程序默认生成模拟高维数据（含强相关、弱相关特征及噪声），用户也可在脚本开头载入自定义的特征矩阵X与标签向量y。
3. 过程执行：直接运行主脚本，系统将依次执行预处理、特征评估、启发式搜索及结果汇总。
4. 结果解读：通过生成的九宫格可视化画布，对比各算法筛选出的Top特征，观察GA/PSO的进化轨迹，并从报表中获取最终的降维压缩比和最佳特征索引。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020a 或更高版本。
• 依赖工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于执行Lasso、NCA、KNN分类及PCA降维）。

系统实现逻辑说明

系统在内部遵循严谨的数据科学处理流：

1. 实验环境模拟：构建一个包含150个样本、50个特征的复杂数据集。其中前4个特征与标签强线性相关，第5至10个特征为弱相关，其余为高斯噪声。系统还人为注入了缺失数据以测试鲁棒性。
2. 数据清洁与增强：采用中位数填充（median imputation）处理缺失值，随后同步进行Z-score标准化和0-1缩放，确保算法在数值运算时的稳定性。
3. 特征评价引擎：

- 过滤式流程：计算特征与标签的皮尔逊相关系数；运行ReliefF算法通过邻域样本距离调整特征权重；计算拉普拉斯得分以评估特征对局部结构的保持能力；通过离散化计算互信息以捕捉非线性依赖。 - 嵌入式流程：执行Lasso正则化，通过5折交叉验证确定最佳Lambda值，提取非零权重特征；利用邻域成分分析（NCA）进行具有正则化约束的特征学习。 - 包裹式流程：以5折交叉验证下的KNN分类准确率为适应度函数，驱动GA和PSO算法。

1. 综合降维：选取评估表现最优的特征子集进行空间映射，并与原始全特征空间的PCA降维效果进行对比。

关键函数与算法细节分析

• 缺失值处理：利用 fillmissing 函数，通过忽略NaN的 median 统计量实现跨维度填充。
• 自定义拉普拉斯得分 (calculate_laplacian_score)：通过构建基于RBF核的邻接矩阵，计算拉普拉斯矩阵 L，评估特征 fi 消除中心化后的分式值，分值越小代表特征的局部保持能力越强。
• 互信息计算 (calculate_mutual_info)：采用等宽离散化技术将连续特征映射至有限区间，通过计算边缘概率与联合概率的对数比，量化特征对类别的贡献。
• 包裹式评价准则 (eval_fitness)：集成 fitcknn 分类器，通过 kfoldLoss 计算泛化误差，并将（1-误差）作为优化算法的适应度目标。
• 遗传算法实现 (genetic_algorithm_fs)：实现了包含二进制编码、轮盘赌选择（Roulette Wheel Selection）、单点交叉及基因变异的完整遗传迭代过程。
• 粒子群算法实现 (pso_algorithm_fs)：基于Sigmoid映射实现了二进制PSO，通过惯性权重（w）和学习因子（c1, c2）动态更新粒子速度，搜索最优特征掩码。
• 可视化集成：利用 imagesc 展示特征相关性及算法选择的重合度；使用 gscatter 绘制降维后的样本分布；利用 polarplot 绘制雷达图，直观展现多算法子集在分类准确率上的差异。