matlab 鸢尾花分类 SVM——RFE

根据提供的引用内容，我们可以了解到preprocessing模块提供了MaxAbsScaler()函数，可以通过最大绝对值缩放每个特征。同时，引用中还提到了一些导入库和相关模块的操作。但是，引用内容并没有涉及到matlab鸢尾花分类SVM-RFE的具体实现方法。因此，我无法为您提供关于matlab鸢尾花分类SVM-RFE的介绍或演示。

相关问题

svm-rfe matlab

### 实现SVM RFE（递归特征消除）算法

在MATLAB中实现支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)涉及几个关键步骤。该方法通过迭代移除最不重要的特征来优化模型性能。

#### 准备工作
为了使用SVM-RFE，首先需要准备训练数据集并加载必要的工具箱。通常情况下，Statistics and Machine Learning Toolbox 是必需的[^1]。

% 加载所需的数据集
load fisheriris; % 使用内置鸢尾花数据作为例子
X = meas;
Y = species;

% 将类别标签转换为数值型
classLabels = unique(Y);
numClasses = numel(classLabels);
groupNumbers = ones(size(Y));
for i = 1:numClasses
    groupNumbers(strcmp(Y, classLabels{i})) = i;
end

#### 训练初始的支持向量机模型
创建一个线性核函数的支持向量分类器，并对其进行拟合。

svmModel = fitcsvm(X, groupNumbers,'KernelFunction','linear');
beta = svmModel.Beta;
bias = svmModel.Bias;

#### 特征权重计算与排序
根据得到的支持向量机系数绝对值大小对各特征的重要性打分，从而决定哪些特征应该被保留下来继续参与下一轮评估过程。

featureWeights = abs(beta); % 获取各个特征对应的权值
[sortedFeatureIndices, ~] = sort(featureWeights,'descend'); % 对这些权值按照降序排列
selectedFeatures = sortedFeatureIndices(1:min(numel(sortedFeatureIndices), length(X))); % 取前N个最大权值所对应的位置索引

#### 进行递归删除操作
重复上述流程直到满足特定条件为止——比如剩余特征数量达到预定阈值或是交叉验证得分不再显著提升等。

while numel(selectedFeatures)>desiredNumberOfFeatures
    X_reduced = X(:, selectedFeatures);
    
    cvLosses = zeros(length(selectedFeatures)-1,1);
    for k=1:length(cvLosses)
        tempSelFeats = setdiff(selectedFeatures, selectedFeatures(k)); %#ok<INUSD>
        
        mdl_cv = fitcsvm(X_reduced(:,tempSelFeats)', Y,...
            'Standardize',true,...
            'KFold',5,...
            'LeaveOut',false,...
            'CrossVal','on',...
            'ClassNames',[1 2]);
            
        [~,predScores] = predict(mdl_cv,X_reduced(:,tempSelFeats)');
        [~,maxScoreIdxs] = max(predScores,[],2);
        currAccuracies = sum(maxScoreIdxs==double(groupNumbers))/height(X);

        cvLosses(k)=mean(loss(mdl_cv,X_reduced,Y));
    end
    
    [~,minCvLossIdx]=min(cvLosss);
    selectedFeatures(setdiff((1:numel(selectedFeatures))', minCvLossIdx))=[];
end

这段代码展示了如何逐步减少特征集合中的元素数目，每次去除被认为贡献最小的那个特征，直至剩下指定数目的最重要特性[^2]。