特征筛选
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数学建模多算法相关系数综合求解器与热图可视化工具
本项目是专为数学建模竞赛和科研数据挖掘量身定制的相关性分析工具，旨在高效解决复杂数据集中变量间的关联度量化问题。程序集成了三种核心算法：皮尔逊（Pearson）相关系数用于衡量连续型且服从正态分布变量间的线性关系；斯皮尔曼（Spearman）等级相关系数用于评估非正态分布数据或定序资料的单调关联性；肯德尔（Kendall）秩相关系数则针对分类变量的一致性进行深度分析。系统具备自动化的数据预处理能力，能够识别并处理异常值、填补缺失数据并进行标准化转换。为了确保结论的科学性，程序内置了完善的统计检验机制，自动 -
高性能偏最小二乘回归PLSR建模分析工具箱
本项目提供了一个集成化的MATLAB偏最小二乘回归分析方案，旨在解决高维数据集中的多重共线性问题以及自变量数量远多于样本量的情况。系统实现了从原始数据预处理、最佳主成分个数确定到最终模型验证的全流程自动化处理。通过应用高效的SIMPLS算法，程序能够同时对自变量矩阵X和因变量矩阵Y进行分解，提取出具有最大协方差的潜变量。 该工具箱通过留一法或K折交叉验证技术，自动计算不同主成分下的均方根误差，从而确定模型的最优复杂度，有效避免过拟合现象。此外，系统集成了特征筛选功能，能够计算所有输入变量的投影重要性（VI
