特征选择-MATLAB

模式识别-特征选择-几种算法的matlab实现。

%==================================================================
%--- Backward Feature selection by Correst Classification Rate ----
%---------------   Main Function  ---------------------------------
%==================================================================

% function [ResultMat] = BackSel_main 

% Matlab function of the two backward selection algorithms:
% a） Sequential Backward Selection              （SBS）
% b） Sequential Floating Backward Selection     （SFBS）
% Methods are improved by a t-test and a Information Loss  
% evaluation. The criterion in feature selection is the correct 
% classification achieved by the Bayes classifier when each 
% probability density function is modeled as single Gaussian. 

% Main function: 
% - The feature selection method and our improvement on sequential
%   selection algorithms
% Secondary function: BayesClassMVGaussPDFs
% - Bayes Classifier with Gaussian modeled PDFs 
%   using Crossvalidation or Resubstitution methods.

%   Copyright 2003-2009 Dimitrios Ververidis AIIA Lab.
%   $Revision: 5.1.4 $  $Date: 27/01/2009 $

% REFERENCES:
% [1] D. Ververidis and C. Kotropoulos “Fast and accurate feature 
%     subset selection applied into speech emotion recognition“ 
%     Els. Signal Process. vol. 88 issue 12 pp. 2956-2970 2008.
% [2] D. Ververidis and C. Kotropoulos “Optimum feature subset 
%     selection with respect to the information loss of the 
%     Mahalanobis distance in high dimensions“ under preparation 
%     2009.

 function [ResultMat ConfMatFinal Tlapse OptimumFeatureSet...
    OptimumError] = BackSel_main（DatasetToUse FSSettings handles） 
 format short g

% INPUT
% DatasetToUse:   STRING （‘finalvecXXX‘ where XXX=Your dbname）

% FSSettings;
ErrorEstMethod      = FSSettings.ErrorEstMethod;
FSMethod            = FSSettings.FSMethod;
MahalInfoLossMethod = FSSettings.MahalInfoLossMethod;
GammaParam          = FSSettings.GammaParam;
PercTest            = FSSettings.PercTest;
ConfMatSwitch       = FSSettings.ConfMatSwitch;
TotalNStepsThres    = FSSettings.TotalNStepsThres;
LogViewOfIntStep    = FSSettings.LogViewOfIntStep;


% ErrorEstMethod: Error Estimation Method （STRING）  
%                 Values: ‘Standard‘   stands for cross-validation
%                         ‘ProposedA‘  stands for cross-validation  
%                         ‘ProposedAB‘ stands for cross-validation 
%                                      （see paper [1]）   
%                         ‘Resubstitution‘ Train and Test sets are  
%                                        the whole data set

% MahalInfoLossMethod: （Binary） To use Limits of CCR wrt 
%                      Dimensionality found with Mahalanobis Info 
%                      Loss （see [2]）   （DEFAULT = 1）


% FSMethod  : （STRING） Feature Selection method  （‘SFFS‘‘SFS‘）
%                                              （DEFAULT = ‘SFS‘）

% PercTest: （Integer） 1/PercTest of data is used for testing. 
%           Remain is used for training the 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1369  2010-08-29 04:04  license.txt
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     文件        4422  2009-02-20 12:45  Version_5.1.8_Out\CalcInfoLoss.m
     文件        7915  2009-01-09 12:35  Version_5.1.8_Out\CCRForOptSet.m
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............此处省略7个文件信息