【MATLAB第32期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现(持续更新)

news2024/11/26 11:42:09

【MATLAB第32期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现(持续更新)

本文敏感性分析主要分析分类问题（fisher、rf、arf、nca等）。

一、降维方法（分类）

常见的降维方法：
常见的敏感性分析法：

*（一）.全局敏感性分析（sobol、蒙特卡洛方法）

（二）.非全局敏感性分析
1.变量筛选（Fisher算法、临近成分分析NCA、RF随机森林、ARF自适应随机森林）

二、案例数据

案例数据classdata 3998×22 ，前21列为变量，第22列为标签，案例采用2分类，即[1,2]，多分类也满足。
在这里插入图片描述

三、实际应用

（1）Fisher算法

%% 1.Fisher
addpath('D:特征排序\Fisher')
load classdata
ContributeRate=0.9;
id=randperm(size(classdata,1));%数据打乱
classdata=classdata(id,:);% 数据打乱重组
xtrain=classdata(:,1:end-1);% 输入变量
ytrain=classdata(:,end);%输出标签
[W] = Fisher_Score(xtrain,ytrain) ;
plot2

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（2）近邻成分分析NCA（用于分类）

%% (2)近邻成分分析NCA（用于分类）
addpath('D:\特征排序\NCA')
load classdata
ContributeRate=0.9;
[xx,mdl]=myfscnca(xtrain,ytrain,0.9);
xnca=classdata(:,xx);

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（3）临近成分分析NCA

%% (3)近邻成分分析NCA
addpath('D:\特征排序\NCA')
ContributeRate=0.9;
xtrain =data(:,1:end-1);
ytrain =data(:,end);
[xx,mdl]=myfsrnca(xtrain,ytrain,0.9);
xnca=data(:,xx);

（3）随机森林RF

%% (3)随机森林RF
addpath('D:\特征排序\RF')
load classdata
ContributeRate=0.9;
[XT,RFModel,w]= mycrf(classdata,ContributeRate);
xrf=classdata(:,XT);

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（4）自适应随机森林ARF

%% (4)自适应随机森林ARF
addpath('D:\小论文文件包最终版\基坑与算法文献\副业\特征排序\ARF')
load classdata
ContributeRate=0.9;
params.RFLeaf=[5,10,20,50,100,200,500]; %RFLeaf定义初始的叶子节点个数，这里设置了从5到500。
params.Maxepoch=500; % 选择叶子节点个数对应的最大训练步数
[XT,RFModel,w,params]= mycarf(classdata,ContributeRate,params);
xarf=classdata(:,XT);