特征选择算法matlab

Matlab中有多种特征选择算法，以下是几种常用的算法：

1. 互信息法（Mutual Information，MI）：计算每个特征与目标变量之间的信息量，并选择信息量高的特征。

2. 皮尔逊相关系数法（Pearson Correlation Coefficient，PCC）：计算每个特征与目标变量之间的相关性，并选择相关性高的特征。

3. 方差选择法（Variance Threshold）：计算每个特征在所有样本中的方差，并选择方差大于阈值的特征。

4. 递归特征消除法（Recursive Feature Elimination，RFE）：通过逐步删除不重要的特征，直到剩下的特征集合达到预设的大小。

5. L1 正则化（Lasso）：使用 L1 正则化对特征进行稀疏化，只保留对目标变量有重要贡献的特征。

以上算法都可以在 Matlab 中找到相应的实现函数，例如互信息法可以使用 `mrmr` 函数，皮尔逊相关系数法可以使用 `corr` 函数，方差选择法可以使用 `var` 函数，递归特征消除法可以使用 `sequentialfs` 函数，L1 正则化可以使用 `lasso` 函数。