给出了模式识别的特征选择和特征提取的详细matlab算法代码的实现。
6特征选择
6.1问题
对“threethreelarge.m”数据，使用任一特征选择算法选择两个特征
6.2构想
采用简单特征选择方法(simple feature selection approach )，首先计算每个特征的分类能力值，选择其中分类能力最大的l个特征。
6.3结果
eigs=8.9234 0.0000 0.0767
SelectedFeature=1 3
也就是说，选取x和z坐标作为特征。
6.4代码
%特征选择代码，请参阅FSthrthrlrg.m文件
m1=[ 0，0，0 ]； m2=[ 0，0，0 ]； m3=[ 0，0，0 ]； m=[ 0，0，0 ]；
for i=1:200
m1(1)=m1 )1) ) x1 ) I，1 )-m1 )1) )/i；
m1(2) m1(2) ) x1 ) I，2 )m1(2) )/i；
m1(3)=m1 )3) ) x1 ) I，3 )-m1 )3) )/i；
结束；
for i=1:190
m2(1) m2(1) ) x2 ) I，1 )m2(1) )/i；
m2(2) m2(2) ) x2 ) I，2 )-m2 ) )/i；
m2(3) m2(3) ) x2 ) I，3 )m2(3) )/i；
结束；
for i=1:210
m3(1) m3(1) ) x3 ) I，1 )m3(1) )/i；
m3(2) m3(2) ) x3 ) I，2 )m3(2) )/i；
m3(3)=m3 )3) ) x3 ) I，3 )-m3 )3) )/i；
结束；
m(1)=(m1 )1) m2 )1) m3 ) )/3；
m(2)=(m1 )2) m2 ) m3 ) )/3；
m(3)=(m1 )3) m2 )3) )/3；
sw1=zeros (3，3 )； sw2=zeros (3，3 )； sw3=zeros (3，3 )； SW=zeros (3，3 )； sb=zeros (3，3 )；
for i=1:200
SW1=SW1([x1(I，1 )、x1 (I，2 )、x1 (I，3 ) ]-m1 ) ([ x1 (I，1 )、x1 (I，2 )、x1 (3) ]-m1 ) )
结束；
for i=1:190
SW2=SW2([x2(I，1 )、x2 (I，2 )、x2 (I，3 ) ]-m2 ) ([ x2 (I，1 )、x2 (I，2 )、x2 (3) ]-m2 ) )
结束；
for i=1:210
SW3=SW3([x3(I，1 )、x3 (I，2 )、x3 (I，3 ) ]-m3 ) ([ x3 (I，1 )、x3 (I，2 )、x3 (3) ]-m3 ) )
结束；
N1=200； N2=190； N3=210； N=N1 N2 N3；