MATLAB 中的特征选择答案

【问题标题】：Feature Selection in MATLABMATLAB 中的特征选择
【发布时间】：2017-06-17 00:59:36
【问题描述】：

我有一个可以在 MATLAB 中使用的文本分类数据集。每个文档都是这个数据集中的一个向量，这个向量的维数非常高。在这些情况下，人们通常会在向量上进行一些特征选择，就像您实际找到的 WEKA 工具包一样。 MATLAB中有类似的东西吗？如果不能，你可以建议和算法让我去做......？谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

MATLAB（及其工具箱）包括许多处理特征选择的函数：

您还可以找到演示真实数据集用法的示例：

此外，还有第三方工具箱：

否则，您始终可以直接从 MATLAB 中从 WEKA 调用您最喜欢的函数，因为它包含一个 JVM...

【讨论】：

【解决方案2】：

特征选择取决于您要对文本数据执行的特定任务。

最简单粗暴的方法之一是使用主成分分析 (PCA) 来减少数据的维度。这种降维数据可以直接用作分类的特征。

在此处查看有关使用 PCA 的教程：

这里是 Matlab PCA 命令帮助的链接：

使用获得的特征，可以使用众所周知的支持向量机（SVM）进行分类。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以考虑使用 Weiss 和 Kulikowski 的独立特征技术来快速消除明显无信息的变量：

【讨论】：