matlab ISFLA 特征选择 代码

ISFLA（Improved Sequential Floating Forward Selection）是一种特征选择方法。以下是一个MATLAB代码示例，展示了如何实现ISFLA特征选择：

% 加载数据
load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件名

% 设置参数
k = 10; % 选择的特征数
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化
num_features = size(X_train, 2);
selected_features = []; % 已选择的特征集合
best_features = []; % 最佳特征集合
best_accuracy = 0; % 最佳准确率

% ISFLA特征选择
for iter = 1:max_iter
    accuracy = zeros(num_features, 1);
    for i = 1:num_features
        if ~ismember(i, selected_features)
            candidate_features = [selected_features, i];
            classifier = fitcecoc(X_train(:, candidate_features), y_train); % 替换为你的分类器
            predictions = predict(classifier, X_test(:, candidate_features));
            accuracy(i) = sum(predictions == y_test) / numel(y_test);
        end
    end
    
    [max_accuracy, max_idx] = max(accuracy);
    selected_features = [selected_features, max_idx];
    
    % 更新最佳特征集合和准确率
    if max_accuracy > best_accuracy
        best_accuracy = max_accuracy;
        best_features = selected_features;
    end
    
    % 终止条件：达到选择的特征数
    if numel(selected_features) == k
        break;
    end
end

% 打印选择的特征和最佳准确率
fprintf('Selected features: ');
fprintf('%d ', best_features);
fprintf('\n');
fprintf('Best accuracy: %.2f%%\n', best_accuracy * 100);

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你自己的数据和分类器进行相应的修改。另外，你还需要根据实际情况调整参数（例如选择的特征数和最大迭代次数）。