MATLAB实现机器学习：降维与特征选择解析

"Matlab与机器学习入门进阶与提高课程第13课-降维与特征选择共16页.pdf" 本课程是关于机器学习的深入探讨，使用MATLAB作为实现工具，涵盖了一系列的算法和技术。在第13课中，主要讲解了降维与特征选择这两个重要的主题。 降维是机器学习中一个关键步骤，特别是在高维数据集的情况下，为了减少计算复杂性和防止过拟合，通常需要将数据转换为较低维度的空间。课程中介绍了主成分分析（PCA）作为一种常用的降维方法。PCA通过寻找原始数据的新坐标系，即一组新的正交特征向量，来达到降维的目的。这些新坐标系是由原始数据的协方差矩阵的特征向量构成，且新特征向量按照对应特征值的大小排序。特征值越大，表示该方向上数据的方差越大，因此包含的信息也越多。PCA的目标是找到少数几个能最大化数据方差的新特征向量，从而保留大部分数据信息。 特征选择则是机器学习预处理中的另一项重要任务，它涉及到从原始特征中挑选出最相关的子集，以构建更简洁、更有效的模型。特征选择有助于降低过拟合风险，提高模型的泛化能力，并减小模型训练和预测的时间。在课程中，可能涉及不同的特征选择策略，如过滤式（filter methods）、包裹式（wrapper methods）和嵌入式（embedded methods）方法。 过滤式方法基于统计检验或相关性指标快速评估每个特征的重要性，然后选择最佳子集。包裹式方法则采用搜索算法，系统地遍历所有可能的特征子集以找到最优解，但计算成本较高。嵌入式方法在模型训练过程中同时进行特征选择，例如在决策树或正则化的线性模型中，某些特征的权重会被设为零，从而实现特征选择。 在实际应用中，MATLAB提供了强大的工具箱支持这些算法的实现，例如在机器学习和信号处理领域，可以利用MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox进行PCA和各种特征选择操作。此外，MATLAB的可视化功能也便于理解和解释降维后的结果。 这门课程不仅教授了理论知识，还强调了MATLAB在实现这些高级机器学习技术时的具体操作，对于想要提升MATLAB技能和理解机器学习核心概念的学习者来说，是一份宝贵的资源。