fisher score的matlab程序
时间: 2023-09-05 09:09:11 浏览: 201
以下是一个简单的 Fisher Score 特征选择的 Matlab 程序示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;
% 特征选择
num_features = size(X, 2);
fisher_score = zeros(num_features, 1);
for i = 1:num_features
feature = X(:, i);
feature_class_1 = feature(y == 0);
feature_class_2 = feature(y == 1);
mean_class_1 = mean(feature_class_1);
mean_class_2 = mean(feature_class_2);
var_class_1 = var(feature_class_1);
var_class_2 = var(feature_class_2);
fisher_score(i) = abs(mean_class_1 - mean_class_2) / sqrt(var_class_1 + var_class_2);
end
% 按分数排序,选择前k个特征
[sorted_score, sorted_idx] = sort(fisher_score, 'descend');
k = 10;
selected_features = sorted_idx(1:k);
% 输出选择的特征
disp('Selected features:');
disp(selected_features);
```
在此示例中,我们首先加载数据,然后计算每个特征的 Fisher Score。接下来,我们按分数对特征进行排序,并选择前k个特征。最后,我们输出所选特征的索引。请注意,此示例仅用于说明 Fisher Score 特征选择的基本原理。在实际应用中,您可能需要根据您的数据和分类问题进行适当的调整。