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- %先把所有的红线点蓝,再点All steps键,变红的量就是要剔除的量3 S# Y8 O: h: m/ f. @3 A; b
- x1=[7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10]';\" v0 I: y* {0 J# S8 J; z2 O# i
- x2=[26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68]';
( T0 B\" n6 D8 x! ]. R8 g$ }9 t. h4 H1 \ - x3=[6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8]';
7 v# i H* t; v, ?( K+ X - x4=[60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12]';
; p0 M' h* x! k\" u0 V' p% j9 C - X=[x1 x2 x3 x4];
5 }# i\" f' [: @+ V$ t+ X& j2 L - Y=[78.5 74.3 104.3 87.6 95.9 109.2 102.7 72.5 93.1 115.9 83.8 113.3 109.4]';
* R* c( b3 L' l8 q2 | - stepwise(X,Y)
复制代码 这段代码使用了逐步回归来选择特征。在逐步回归过程中,根据给定的输入特征(x1、x2、x3、x4)和输出目标(Y),逐渐添加或剔除特征,以找到与输出最相关的特征子集。
& c- ]7 f2 J& a! j& V4 C% |" o由于这段代码是针对 MATLAB 中的 stepwise 函数,需要 MATLAB 环境才能运行。它会执行逐步回归分析,根据给定的输入和输出,一步步地选择最相关的特征,直到满足某个预定义的条件为止。
; i* K7 E8 W J. B( w在你的情况下,通过执行这段代码,可以看到在逐步回归过程中,特征的选择会逐渐发生变化。每次点击"All steps"键,就会执行一步逐步回归,变红的量即为当前被剔除的特征。这个过程将持续,直到达到预设的停止条件,比如某种信息准则或者特征的个数达到某个阈值。
# G, d( Z5 l# z. G* K7 D) Z V+ {4 F; N6 U, b
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