【光谱特征选择】竞争性自适应重加权算法CARS（含python代码）

目录

一、背景

二、代码实现

三、项目代码

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一、背景

竞争性自适应重加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）是一种用于选择高光谱数据中最具代表性波段的方法。CARS通过模拟“生物进化”过程，自适应地对光谱波段进行重加权和选择，逐步淘汰冗余和不重要的波段。具体而言，CARS利用回归系数的绝对值作为权重，通过迭代过程不断调整和优化波段选择，从而保留对模型预测最有贡献的波段。该算法具有较好的稳定性和鲁棒性，能够显著提高模型的预测性能，减少数据维度，降低计算复杂度，广泛应用于化学计量学、食品检测、环境监测等领域的光谱分析。

二、代码实现

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv("./data/peach_spectra_brix.csv")


# 2. 数据处理
# m * n 
print("数据矩阵 data.shape:",data.shape)

# 50个样本， 600个 波段 第一列是 桃子糖度值 需要分离开
X = data.values[:,1:]
# 等同操作
# X = data.drop(['Brix'], axis=1)

y