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     基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类...

SVM-RFE算法

标签：   特征排序

     SVM_RFE是早期提出的一种特征排序方法，利用SVM在数据集上训练得到的权重向量对特征进行排序 然后剔除无用特征，重新训练，之后再剔除。。。

     SVM算法的代码，用matlab实现的，可直接用，很方便，下载即可用！该算法可用于机器学习分类研究，是一种典型的分类算法，非常适合论文实验。

     特征选择方法-RFE(包装式模型)(一)RFE基本思想 1.将全部特征纳入模型中,得到特征对应的系数(即权重); 2.将取值最小的系数平方和对应的特征从模型中移除; 3.用剩下的特征在进行模型训练,在进行特征移除,直至没有...

     支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）是一种特征选择算法，它结合了支持向量机（SVM）和递归特征...总的来说，SVM-RFE算法通过反复训练和特征选择，可以帮助提高模型的性能和泛化能力，是一种比较有效的特征选择算法。

     下面是 SVM-RFE-RBF（基于径向基函数的支持向量机递归特征消除）的伪...SVM-RFE-RBF 是在 SVM-RFE 算法的基础上引入了径向基函数参数 gamma。在实际应用中，你可能需要根据具体的编程语言和机器学习库进行相应的实现。

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