Matlab实现特征选择与提取：基于简单法选择x和z坐标

该文档主要介绍了在MATLAB中实现特征选择和特征提取的算法应用于模式识别中的具体步骤，以解决"threethreelarge.m"数据集的问题。特征选择是机器学习和数据分析中的关键环节，它旨在从原始数据中选择最能反映数据内在结构和区分不同类别的属性或特征，以提高模型的性能和效率。 1. **问题**： 问题的核心是针对给定的数据集，需要选择最具分类能力的两个特征。这通常是为了减少冗余信息，避免过拟合，并提升模型的泛化能力。 2. **思路**： 作者采用了一种简单特征选择方法，即计算每个特征的分类能力值（可能是基于某种评估指标，如卡方检验、互信息等）。然后，选择具有最高分类能力的两个特征。这里没有明确提及具体的分类能力度量方法，但可以推测是通过某种统计分析来衡量。 3. **结果**： 结果显示，经过计算，特征eigs中的前两个元素（0.0000和0.0767）可能对应于某些特征的重要性，而SelectedFeature=13表明选择了x和z坐标作为最终的特征。由于eigs值可能代表特征的方差贡献或相关性，x和z可能被认为是最具区分性的特征。 4. **代码实现**： 提供的代码展示了如何计算样本的平均值和协方差矩阵。首先，通过滑动平均计算了三个样本集合（m1, m2, m3）的均值，然后分别计算了每个样本与均值的偏差的平方和（sw1, sw2, sw3），最后将这些加权求和得到样本间的总体方差（sw）。这一步可能是为了构建一个特征与类别之间的相关性矩阵，用于特征选择。 5. **总结**： 通过这段内容，我们可以了解到在MATLAB中，特征选择是通过计算特征的统计属性（如方差或相关性）来评估其重要性，然后根据这些评估选择最有用的特征。在这个例子中，x和z坐标被选为最优特征，可能是由于它们在数据中提供了最大的区分能力。这种技术对于模式识别任务，特别是处理高维数据时，至关重要，因为它能帮助减少维度，提升模型的运行速度和预测准确性。