43、特征选择的样本代码与实现

特征选择的样本代码与实现

1. 引言

在数据分析和机器学习领域，特征选择是一个关键步骤，它有助于减少数据维度、提高模型性能和降低计算成本。本文将详细介绍一系列特征选择的样本代码及其实现过程，涵盖多种相似性度量和熵计算方法。

2. 代码概述

提供了多个用于特征选择的函数，包括基于不同相似性度量（如LUCA、YU、Weber、Dubois、Yager、Schweizer、Hamacher、Dombi、Frank等）的特征选择函数。这些函数的主要步骤包括数据预处理、相似性计算、熵计算和特征移除。

3. 代码实现步骤

3.1 数据预处理

在大多数函数中，首先会对数据进行预处理，包括以下步骤：
- 确定类别数量、样本数量和特征数量。
- 计算每个类别的理想向量（使用算术平均值）。
- 将数据缩放到[0, 1]区间。

以下是一个示例代码片段，展示了数据预处理的过程：

l = max(data(:,end)); % #-classes
m = size(data,1); % #-samples
t = size(data,2)-1; % #-features
dataold = data;
tmp = [];
% forming idealvec using arithmetic mean
idealvec = zeros(l,t);
for k = 1:l
    idealvec_s(k,:) = mean(data(find(data(:,end)==k),1:t));
end
%scaling data