MATLAB中的特征选择方法？

我试图在MATLAB中使用支持向量机进行一些文本分类，真的想知道MATLAB是否有任何特征选择方法（Chi Sq.，MI，…），因为我想尝试各种方法并保留最好的方法，我没有时间实现所有这些方法。这就是我在MATLAB中寻找此类方法的原因。有人知道吗？

MATLAB还有其他用于分类的实用程序，如

如果您没有

svmtrain

所需的工具箱，我建议您使用。它是免费的，我经常使用它，效果很好。

MATLAB还有其他用于分类的实用程序，如

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如果您没有

svmtrain

所需的工具箱，我建议您使用。它是免费的，我经常使用它，效果很好。

统计工具箱提供了。另请参见统计工具箱中的文档。另请参见上的文档。

类似的方法也适用。在MATLAB中，您可以轻松地执行或

或者，您可以采用包装器方法进行特征选择。您可以通过每次获取特征子集，并使用您决定的任何分类算法（LDA、决策树、SVM等）评估该子集来搜索特征空间。您可以将此作为一种穷尽的方法或使用某种启发式方法来指导搜索（贪婪、GA、SA等）

如果你可以访问生物信息学工具箱，它有一个做类似事情的函数。甚至有几个实际的用例。

类似的方法也适用。在MATLAB中，您可以轻松地执行或

或者，您可以采用包装器方法进行特征选择。您可以通过每次获取特征子集，并使用您决定的任何分类算法（LDA、决策树、SVM等）评估该子集来搜索特征空间。您可以将此作为一种穷尽的方法或使用某种启发式方法来指导搜索（贪婪、GA、SA等）

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如果你可以访问生物信息学工具箱，它有一个做类似事情的函数。甚至有几个实际的用例。

可能会有帮助：

选择分类中的特征有两种方法：

使用libsvm工具目录（）中的fselect.py

使用统计工具箱中的sequentialfs

我建议使用fselect.py，因为它提供了更多选项，比如自动搜索最佳参数的网格（使用grid.py）。它还根据特征的辨别能力提供F分数（有关F分数的详细信息，请参阅）

由于fselect.py是用python编写的，您可以使用python接口，也可以使用matlab对python执行系统调用：

system('python fselect.py <training file name>')

希望这有帮助

对于libsvm的sequentialfs，您可以看到以下帖子：

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这可能会有帮助：

选择分类中的特征有两种方法：

使用libsvm工具目录（）中的fselect.py

使用统计工具箱中的sequentialfs

我建议使用fselect.py，因为它提供了更多选项，比如自动搜索最佳参数的网格（使用grid.py）。它还根据特征的辨别能力提供F分数（有关F分数的详细信息，请参阅）

由于fselect.py是用python编写的，您可以使用python接口，也可以使用matlab对python执行系统调用：

system('python fselect.py <training file name>')

希望这有帮助

对于libsvm的sequentialfs，您可以看到以下帖子：