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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; V* i2 ?1 m# ^4 s7 Z' K6 h
- x1=[7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10]';8 v1 k3 |2 a, B# {
- x2=[26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68]';, h& d8 w# q. s( d& ^
- x3=[6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8]';
\" g/ t( O: ?/ }5 M8 f' ~6 G. T+ g6 I - x4=[60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12]';
6 z/ [7 A4 a' p - X=[x1 x2 x3 x4];; j/ a2 v2 y, n) M2 v2 l1 K
- 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]';
# v, m3 d2 ^( U - 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。
5 Q2 u ~1 k8 y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。
" [* T1 g8 m7 S9 i- C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。
8 w0 ~& ~" [3 ?6 J1 }( [# L! n: J! h E
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