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基于SVM-RFE的支持多类特征选择方法

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简介：
本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法，专门用于支持多类分类任务中的特征选择，有效提升了模型性能和泛化能力。 该代码实现了一对一的SVMRFE算法，主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本，具有更快的速度。

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  • 基于SVM-RFE的支持多类特征选择方法
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    本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法，专门用于支持多类分类任务中的特征选择，有效提升了模型性能和泛化能力。 该代码实现了一对一的SVMRFE算法，主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本，具有更快的速度。
     
  • 基于SVM-RFE的循环特征筛选方法
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    本研究提出了一种基于支持向量机与递归特征消除（SVM-RFE）技术的新型循环特征筛选方法，有效提升模型性能和效率。 本代码使用svm_RFE循环递归地对数据特征进行排序，从而筛选出有用的特征，并能够查看特征的排序情况以及每次筛选出去的特征。
     
  • 基于SVM-RFE的分类特征选择算法及其Matlab实现，输出选定特征序号（多输入单输出二分类问题）
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    本研究提出了一种基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)的分类特征选择算法，并在MATLAB环境下实现了该算法。实验中，通过递归地使用SVM权重进行特征排名和去除，最终确定最有利于多输入单输出二分类问题的特征子集，并输出每个选定特征的序号。 基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，提供Matlab代码实现。该程序输出为选定的特征序号，并适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内部包含详细的注释，方便用户直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图等可视化结果。
     
  • 基于SVM-RFE的支持向量机回归特征选择算法及MATLAB实现，输出选定特征序号，评估指标含R值
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    本文提出了一种结合SVM-RFE方法和支持向量机回归的特征选择算法，并利用MATLAB进行实现。该算法能有效筛选出关键特征并给出其在原始数据集中的序列位置，通过相关系数（R值）评估模型性能。 基于支持向量机递归特征消除（SVM_RFE）的回归数据特征选择算法，提供了一段MATLAB代码，输出为选定的特征序号。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。该代码质量极高，方便学习者使用并替换自己的数据进行测试。
     
  • 基于支持向量机的特征选择
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    本研究探讨了利用支持向量机进行特征选择的方法，旨在提高机器学习模型在分类和回归任务中的性能与效率。通过优化特征子集，减少了计算复杂度并提升了预测精度。 基于SVM进行特征选择，并利用了凸优化方法。
     
  • 基于特征聚类的特征选择方法研究 (2015年)
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    本论文探讨了基于特征聚类技术的特征选择方法，旨在优化机器学习模型性能，减少维度并提高计算效率。通过深入分析各类算法的优劣，提出了一种新颖有效的解决方案，为后续的研究提供了理论依据和实践指导。 特征选择是数据挖掘与机器学习领域常用的一种预处理技术。在无监督学习环境中，提出了一种基于特征平均相关度的度量方法，并在此基础上发展出了名为FSFC的特征选择算法。该算法通过聚类分析，在不同子空间中寻找簇群，从而将具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征归入同一簇内；随后从每个簇内部挑选出代表性较强的子集来共同构建最终的特征子集，以实现去除无关和冗余特征的目标。实验结果表明，在UCI数据集中应用FSFC方法能够取得与多种经典有监督学习算法相媲美的特征简化效果及分类性能。
     
  • 基于SVM-RFE的支持向量机在Matlab中的回归特征选择算法实现（含完整代码及数据）
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    本研究详细介绍了基于SVM-RFE的方法在MATLAB环境中进行回归分析和特征选择的具体实施步骤，包括提供完整的源代码与相关测试数据集。适合对机器学习和模式识别领域感兴趣的研究者参考使用。 基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法，在经过处理后，输出为选择的特征序号。在Matlab中实现该程序并使用相关数据集进行测试时，可用选项及其含义如下： -s 用于设定svm类型，默认值为0： - C-SVC - v-SVC - 一类SVM - e-SVR（回归） - v-SVR -t 核函数类型设置，默认使用径向基核函数(RBF)： - 线性：uv - 多项式：(r*uv + coef0)^degree - 径向基函数：exp(-r|u-v|^2) - sigmoid: tanh(r*uv + coef0) 经过特征选择后，保留的特征序号为126, 160, 161, 163, 165, 166, 237, 239, 240和370。在使用这些选定特征进行模型训练之后，评价结果如下： - 平均绝对误差(MAE)：0.27933 - 均方误差(MSE)：0.15813 - 根均方误差(RMSEP)： 0.39765 - 决定系数R² ： 0.93392 - 剩余预测残差RPD: 4.2631 - 平均绝对百分比误差(MAPE): 0.0032299
     
  • 基于RELIEF的特征选择方法
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    本研究提出了一种改进的RELIEF算法，通过优化特征权重计算过程来提升机器学习模型性能，适用于高维数据集中的特征选择。 该程序用于特征选择，详细说明了其工作原理，思路简单易懂，方法较为简便，适合初学者使用。
     
  • SVM、RF与mRMR的特征选择算法
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    本研究探讨支持向量机(SVM)、随机森林(RF)及最小冗余最大相关性(mRMR)三种特征选择算法的应用与比较，旨在优化机器学习模型性能。 特征选择算法包括SVM（支持向量机）、RF（随机森林）以及mRMR（最小冗余最大相关性）等多种方法。这些算法在不同的应用场景中展现出各自的优势，能够有效地从数据集中挑选出最具有代表性的特征子集，从而提高模型的性能和可解释性。
     
  • 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。