MRMR算法Matlab代码-Higgs-Boson-Identification：利用MATLAB进行机器学习以分类碰撞事件...

简介：
本项目采用MRMR特征选择算法和机器学习模型，在MATLAB平台上实现希格斯玻色子事件识别，通过对粒子物理实验数据的分析与处理，有效区分信号与背景事件。 我们使用模式识别/机器学习方法将碰撞事件分类为“希格斯玻色子的tau衰减”与“背景”，这些数据来自Kaggle希格斯玻色子机器学习挑战赛提供的数据集。该程序是用MATLAB构建的，并且包含一个用户界面，可以结合多种技术来在数据集中获得最佳性能。 一些特点包括： - 用户界面预处理工具 - 特征减少/选择工具 - 分类工具 - 评估工具 - 保存模型功能 加载预设模型的功能也已实现。提供的训练数据集包含200,000个事件，其中包括一个ID列、30个特征列和一个标签列。标签栏将“背景”事件与“希格斯玻色子的tautau衰变”相关的事件区分开来。 - 训练数据：16,000个事件 - 测试数据：40,000个事件 预处理步骤包括： - 缺失值填补：部分特征呈现缺失值，用值 -999.0 表示。我们使用了每个类别的每个特征的平均值和中位数，并用相应的插补值替换了所有缺失值。 - 数据归一化：为了将不同尺度上的特征值调整到共同尺度，我们对每个特征群体进行均值为 0 和标准偏差为1 的标准化处理。为此，从每个样本中减去了总体均值。 以上是整个程序的主要内容和功能描述。