采用无信息变量消除法写一个光谱特征选择python函数,
时间: 2023-03-31 13:02:52 浏览: 98
我可以回答这个问题。以下是一个简单的光谱特征选择的 Python 函数示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
def spectral_feature_selection(X, threshold):
# X 是一个二维的 Numpy 数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征
# threshold 是方差阈值,低于这个阈值的特征将被删除
# 创建 VarianceThreshold 对象
selector = VarianceThreshold(threshold=threshold)
# 拟合数据并进行特征选择
X_selected = selector.fit_transform(X)
# 返回选择后的特征矩阵
return X_selected
```
这个函数使用 VarianceThreshold 类来进行特征选择,它可以删除方差低于指定阈值的特征。函数的输入是一个二维的 Numpy 数组 X,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。threshold 是方差阈值,低于这个阈值的特征将被删除。函数的输出是选择后的特征矩阵 X_selected。
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```python
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
def spectral_feature_selection(X, y, n_components):
pls = PLSRegression(n_components=n_components)
pls.fit(X, y)
scores = pls.x_scores_
loadings = pls.x_loadings_
weights = pls.coef_
importance = (scores ** 2).sum(axis=)
return importance
```
其中,X是光谱数据的特征矩阵,y是对应的响应变量,n_components是偏最小二乘法中的成分数。函数返回的是每个特征的重要性得分,可以用于特征排序和选择。