采用偏最小二乘法写一个光谱特征选择python函数,带注释
时间: 2023-03-31 14:02:48 浏览: 119
好的,我可以回答这个问题。
以下是一个使用偏最小二乘法进行光谱特征选择的 Python 函数,带有注释:
```python
import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
def pls_feature_selection(X, y, n_components):
"""
使用偏最小二乘法进行光谱特征选择
参数:
X: numpy 数组,大小为 (n_samples, n_features),表示输入的特征矩阵
y: numpy 数组,大小为 (n_samples,),表示输入的标签向量
n_components: int,表示保留的主成分数量
返回值:
selected_features: numpy 数组,大小为 (n_features,),表示选择的特征向量
"""
# 初始化 PLS 模型
pls = PLSRegression(n_components=n_components)
# 训练 PLS 模型
pls.fit(X, y)
# 获取 PLS 模型的系数矩阵
coef = pls.coef_
# 计算每个特征的重要性得分
scores = np.abs(coef).sum(axis=1)
# 选择得分最高的特征作为选定的特征
selected_features = X[:, np.argmax(scores)]
return selected_features
```
希望这个函数能够帮助你进行光谱特征选择。
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