采用连续投影法写一个光谱特征选择python函数,带注释
时间: 2023-03-31 16:03:01 浏览: 119
好的,以下是我对于您的问题的回答:
def spectral_feature_selection(X, y, n_features):
"""
使用连续投影法进行光谱特征选择
参数:
X: 特征矩阵,形状为 [n_samples, n_features]
y: 标签向量,形状为 [n_samples]
n_features: 选择的特征数
返回值:
selected_features: 选择的特征的索引列表
"""
# 初始化选择的特征列表和得分列表
selected_features = []
scores = []
# 循环选择特征
for i in range(n_features):
# 计算每个特征与标签的相关系数
correlations = [abs(np.corrcoef(X[:, j], y)[, 1]) for j in range(X.shape[1])]
# 找到最相关的特征
best_feature = np.argmax(correlations)
# 将该特征加入选择的特征列表
selected_features.append(best_feature)
# 计算得分
score = np.max(correlations)
scores.append(score)
# 从特征矩阵中删除已选择的特征
X = np.delete(X, best_feature, axis=1)
return selected_features
希望这个函数能够帮助您进行光谱特征选择。