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LaplacianScore经典无监督特征选择算法的Matlab实现代码

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简介：
本项目提供经典的Laplacian Score无监督特征选择算法的MATLAB实现代码。旨在帮助研究者和学生简化特征选择过程，提升机器学习模型性能。 特征选择是机器学习的一个重要领域。这里提供经典无监督特征选择算法LaplacianScore的Matlab代码供大家分享，希望能对大家有所帮助。

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  • LaplacianScore经典无监督特征选择算法的Matlab实现代码
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    本项目提供经典的Laplacian Score无监督特征选择算法的MATLAB实现代码。旨在帮助研究者和学生简化特征选择过程，提升机器学习模型性能。 特征选择是机器学习的一个重要领域。这里提供经典无监督特征选择算法LaplacianScore的Matlab代码供大家分享，希望能对大家有所帮助。
     
  • 无监督的区分特征选择（UDFS）
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    无监督的区分特征选择（UDFS）是一种创新的数据处理方法，旨在从大量未标记数据中自动识别关键特征，促进机器学习模型性能优化。 UDFS 易阳最初提出的无监督区分特征选择（UDFS）算法旨在选取用于数据表示的最具区分性的特征。该算法优化了特征，并提供了包含特征等级及权重的输出结果。它使用含有功能与类值的信息输入训练文件，计算最佳特征时需要一些其他参数，例如gamma、lambda、k和nclass等。此算法基于L-2,1范数正则化方法来最小化目标函数并为每个lambda值生成特征系数。 UDFS应用程序可以通过以下命令执行： usage: python2.7 UDFS.py -i input.csv -k 1 -g 0.00001 -l 0.00001 -n 2 -o output.csv 可选参数： -h, --help 显示帮助信息并退出 -i INPUT, --input INPUT
     
  • MATLAB实验源代码-特征选择：简易的特征选择代码实现
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    本资源提供了一个简单的MATLAB脚本，用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。 这是一个简单的特征选择代码实现项目，使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中，而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码，Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合，会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了，认为没有继续下去的意义。
     
  • Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择
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    本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用，重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择，提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码，程序包含详细注释。
     
  • Matlab中各种特征选择算法的实现
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    本文档深入探讨并实现了在MATLAB环境中多种特征选择算法的应用与比较，旨在提高数据挖掘和机器学习任务中的模型性能。 The DEMO includes five feature selection algorithms: - Sequential Forward Selection (SFS) - Sequential Floating Forward Selection (SFFS) - Sequential Backward Selection (SBS) - Sequential Floating Backward Selection (SFBS) - ReliefF
     
  • 基于PSO的特征选择算法(MATLAB代码)
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    本简介介绍了一种基于粒子群优化（PSO）的特征选择算法，并提供了相应的MATLAB实现代码，旨在提高机器学习模型性能。 运行文件PSO即可启动程序。该程序包含相应的中文解释，并提供了四个相关数据集：前缀为data的是数据文件，前缀为target的是标签文件。 注意：本程序使用MATLAB 2016a版本及内置的SVM功能编写。如果已安装林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法是将MATLAB路径设置恢复到默认状态后重新运行程序。
     
  • 基于蛙跳算法的特征选择及MATLAB实现代码.zip
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    本资源提供了一种利用蛙跳优化算法进行特征选择的方法，并附有详细步骤和在MATLAB中的实现代码。适合于机器学习与数据挖掘领域的研究者使用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群：适用于本科生和研究生进行教研学习使用。 5. 博客介绍：一个热爱科研工作的MATLAB开发者，致力于技术和心灵修养的同时提升。欢迎合作交流。
     
  • DF方法的特征选择源代码实现
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    本项目提供了一种基于DF方法进行特征选择的Python代码实现。通过自动化选取最优特征集以优化机器学习模型性能，并减少过拟合现象。 特征选择DF方法的实现源代码要求先自行分好词，并且代码中有详细注释。
     
  • 基于PSO的特征选择算法及其MATLAB实现(PSO-FeatureSelection)_粒子群算法特征选择,粒子群算法matlab...
    优质
    本文介绍了一种利用粒子群优化（PSO）技术进行特征选择的算法，并详细阐述了该算法在MATLAB环境中的具体实现方法。通过实验验证，展示了PSO算法在特征选择领域的有效性和优越性。 运行文件PSO即可启动程序。该程序附有相应的中文解释。本段落件提供了四个相关数据集，前缀为data的是数据本身，而前缀为target的则是这些数据的标签。 注意：此项目使用了MATLAB 2016a版本，并且采用了MATLAB自带的支持向量机（SVM）功能。如果您的系统中安装了林志仁版的SVM插件，则可能会导致程序运行失败。解决方法为将MATLAB路径设置回默认状态，然后重新启动程序即可。