madlab自带的sfs算法

Madlab自带的SFS算法是一种特征选择算法，它的全称为Sequential Forward Selection。其主要思想是：从初始为空的特征集合开始，每次添加一个最佳特征，直到满足某种特定的终止条件为止。

SFS算法包括两个主要过程：特征选择过程和停止条件的判断。在特征选择过程中，首先将空特征集合作为初始特征集合，每次在候选特征集合中选择一个特征，将其加入特征集合，即S集合，其中此特征的加入要使得S集合的分类性能能得到改进。该过程会迭代进行，直到达到预设的停止条件为止。

停止条件有许多种，如当特征数量超出预设范围，当加入新特征不能显著提高分类性能，或者达到一定的迭代次数等。

SFS算法的主要优点是不依赖于先验知识，且迭代过程中分类性能持续提高，但是其计算复杂度高，多次迭代也可能导致过拟合。因此，SFS算法在实际应用中需要谨慎使用，根据具体情况进行选择。