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edd算法 matlab 特征选择 特征提取MATLAB算法实现(模式识别)

时间:2023-02-12 16:07:57

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edd算法 matlab 特征选择 特征提取MATLAB算法实现(模式识别)

6特征选择

6.1问题

对“threethreelarge.m”数据,采用任意一种特征选择算法,选择2个特征

6.2思路

采用简单特征选择法(simple feature selection approach),首先计算每一个特征的分类能力值,再选择出其中最大分类能力的l个特征。

6.3结果

eigs=8.92340.00000.0767

SelectedFeature=13

也就是说,选取x和z坐标作为特征。

6.4代码

%特征选择代码,见FSthrthrlrg.m文件

m1=[0,0,0];m2=[0,0,0];m3=[0,0,0];m=[0,0,0];

for i=1:200

m1(1)=m1(1)+(x1(i,1)-m1(1))/i;

m1(2)=m1(2)+(x1(i,2)-m1(2))/i;

m1(3)=m1(3)+(x1(i,3)-m1(3))/i;

end;

for i=1:190

m2(1)=m2(1)+(x2(i,1)-m2(1))/i;

m2(2)=m2(2)+(x2(i,2)-m2(2))/i;

m2(3)=m2(3)+(x2(i,3)-m2(3))/i;

end;

for i=1:210

m3(1)=m3(1)+(x3(i,1)-m3(1))/i;

m3(2)=m3(2)+(x3(i,2)-m3(2))/i;

m3(3)=m3(3)+(x3(i,3)-m3(3))/i;

end;

m(1)=(m1(1)+m2(1)+m3(1))/3;

m(2)=(m1(2)+m2(2)+m3(2))/3;

m(3)=(m1(3)+m2(3)+m3(3))/3;

sw1=zeros(3,3);sw2=zeros(3,3);sw3=zeros(3,3);sw=zeros(3,3);sb=zeros(3,3);

for i=1:200

sw1=sw1+([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1)'*([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1);

end;

for i=1:190

sw2=sw2+([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2)'*([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2);

end;

for i=1:210

sw3=sw3+([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3)'*([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3);

end;

N1=200;N2=190;N3=210;N=N1+N2+N3;

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