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iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_

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简介：
简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。

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  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
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    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • 光谱数据的变量选择与特征选择算法
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    本研究探讨了光谱数据分析中的变量选择和特征选择算法，旨在提高模型预测精度，减少噪声影响，为化学计量学及机器学习领域提供新的视角和方法。 光谱的变量选择或特征选择算法用于从大量光谱数据中挑选出对模型构建最有价值的信息，以提高预测准确性和模型解释性。这些方法能够有效减少冗余和噪音信息的影响，优化计算资源利用，并有助于更好地理解复杂体系中的关键成分及其相互作用机制。
     
  • 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。
     
  • 新的可见-近红外光谱特征波长选择方法
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    本研究提出了一种创新的可见至近红外光谱范围内特征波长筛选技术，旨在提高数据处理效率和分析准确性，为相关领域应用提供有力支持。 本段落提出了一种结合模拟退火(SA)算法与最小二乘法支持向量机(LS-SVM)的新方法（SA-LS-SVM），用于选择可见-近红外光谱中的特征波长。该方法利用LS-SVM作为识别器，并以识别率为目标函数，来提取最优的特征波长数量及其对应的特定波段。 我们选取了三种不同品牌的润滑油样本进行实验研究，通过应用SA-LS-SVM、主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)，对这些样品进行了处理。随后利用反向传播人工神经网络(BP-ANN)来评估各种方法的识别预测效果。 结果显示，在751个数据光谱中，采用SA-LS-SVM仅需提取4个特征波长即可实现三种品牌润滑油的完全准确分类（即识别率达到100%）。相比之下，其他所有方法均未能达到这一精度。这表明了新提出的SA-LS-SVM算法在提高预测准确性的同时有效减少了模型变量的数量。 实验结果证明了该方法不仅能够显著减少建模所需的数据维度，并且还能极大提升对润滑油品牌的分类准确度。
     
  • CARs_特征选择_
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    CARs特征选择是通过分析和筛选生物标记物来优化嵌合抗原受体（CAR）设计的过程，旨在提高免疫疗法的效果与特异性。 自适应重加权波近红外光谱段选择的PYTHON代码
     
  • 特征选择库
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    特征选择库是一种机器学习工具，用于自动识别和选取数据集中对模型训练最为关键的变量或特征。它帮助提高模型性能并减少过拟合的风险。 Matlab中好用的数据降维和特征选择工具包 版权所有 (c) 2018, Giorgio Roffo 所有权利保留。 在满足以下条件的情况下，允许以源代码形式或二进制形式重新分发和使用（修改或未修改）： * 源代码的再发布必须包含上述版权声明、本许可条件以及免责声明。 * 以二进制形式发布的软件必须包括文档和其他材料中的上述版权声明、本许可条件及免责声明。 未经书面明确允许，不得将格拉斯哥大学及其贡献者的名称用于推广或认可衍生自该软件的产品。 此软件由版权所有者和贡献者“原样”提供，并且不保证其具有任何明示或暗示的商业性适销性和适用特定目的。在使用本软件过程中无论以何种理论、合同、严格责任或其他形式，因何原因导致的直接、间接、附带、特殊、后果性的损失（包括但不限于采购替代商品和服务；数据丢失或利润损失；业务中断）均不予赔偿。
     
  • 特征选择和特征提取
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    特征选择与特征提取是数据处理中的关键技术，旨在简化模型、提升性能。前者剔除不必要特征，后者则从原始数据中生成新特征，二者均对机器学习至关重要。 我们通常的做法是从图像库中的图片提取相应的特征。为了提高查询的准确率，我们会提取一些较为复杂的特征。
     
  • iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析
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    简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。 在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。 在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。 在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。
     
  • VerySource_近红外_波段选择_bipls_iPLS_光谱
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    本资源专注于近红外波段的选择性分析，采用bipls和iPLS算法优化光谱数据处理，提高模型预测精度与稳定性。 BiPLS和iPLS波段选择代码用于实现近红外光谱的波段挑选功能。
     
  • 基于蚁群优化(ACO)算法的高光谱遥感影像波段特征选择-Python
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    本研究运用Python编程语言实现基于蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）算法的高光谱遥感影像波段特征选择，旨在提升数据处理效率与分类精度。 利用蚁群优化（ACO）算法对高光谱遥感影像的波段进行特征选择，并使用支持向量机（SVM）对像素进行分类。