matlab 实现无信息变量消除方法
时间: 2023-07-29 10:08:48 浏览: 117
无信息变量消除(IVC)方法是一种特征选择算法,用于从原始数据中选择最有价值的特征。Matlab中可以使用以下代码实现IVC方法:
假设有一个训练集X和对应的标签y,其中X是一个n×m的矩阵,n表示数据个数,m表示属性个数。y是一个n×1的向量,表示每个数据的类别。
首先,需要计算每个属性与标签的相关系数,以及每个属性的熵:
```
corr_coeffs = zeros(1, m);
entropies = zeros(1, m);
for i = 1:m
corr_coeffs(i) = abs(corr(X(:, i), y));
entropies(i) = entropy(X(:, i));
end
```
其中,corr_coeffs(i)表示第i个属性与标签的相关系数,entropies(i)表示第i个属性的熵。
接下来,可以计算每个属性的IVC值:
```
ivcs = corr_coeffs .* entropies;
```
其中,ivcs(i)表示第i个属性的IVC值。
最后,可以按照IVC值从大到小排序,选择前k个属性作为最终特征集:
```
[~, idx] = sort(ivcs, 'descend');
selected_idx = idx(1:k);
selected_features = X(:, selected_idx);
```
其中,selected_idx是选出的特征的索引,selected_features是最终的特征集。
需要注意的是,上述代码中计算熵的函数entropy需要自行实现。熵的计算可以参考以下代码:
```
function H = entropy(X)
p = histcounts(X, length(unique(X))) / length(X);
H = -sum(p .* log2(p));
end
```
该函数接受一个向量X作为输入,计算X的熵并返回结果。