svm-rfe matlab代码

以下是在Matlab中使用SVM-RFE算法进行特征选择的代码示例：

首先，加载数据和标签，其中数据矩阵为X，标签向量为y：

load('data.mat');
load('labels.mat');

然后，使用SVM-RFE算法进行特征选择。这里使用libsvm库中的SVM分类器，其中核函数为线性核函数：

% 设置SVM参数
svm_params = ['-t 0 -c 1 -q'];

% 进行SVM-RFE特征选择
n_features = size(X, 2);  % 特征数量
selected = false(1, n_features);  % 选择标志向量
accuracy = zeros(1, n_features);  % 准确率向量
for i = 1:n_features
    % 训练SVM分类器
    svm_model = svmtrain(y, X(:, ~selected), svm_params);
    
    % 计算测试集准确率
    [~, test_accuracy, ~] = svmpredict(y, X(:, ~selected), svm_model);
    accuracy(i) = test_accuracy(1);
    
    % 选择最不重要的特征
    [~, worst_feature] = min(svm_model.sv_coef' * svm_model.SVs);
    selected(worst_feature) = true;
end

最后，绘制准确率随特征数量变化的曲线：

% 绘制准确率随特征数量变化的曲线
plot(1:n_features, accuracy);
xlabel('Number of features');
ylabel('Accuracy');

这个代码示例可以帮助你使用SVM-RFE算法进行特征选择。请注意，这个示例中使用了libsvm库中的SVM分类器，如果你使用的是其他的分类器，代码会有所不同。