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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 X6 {3 G, d1 C: x* V0 e& _* u
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3 K0 U4 b: J# ]& w. | - x2=[26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68]';
* ]+ o+ r\" s( X' |; O g9 |$ u7 u - x3=[6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8]';. e+ M1 t; g2 u( U; e2 z/ y
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- X=[x1 x2 x3 x4];
) {1 \( U& }1 P3 | - 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]';
* S& ]% I, }# @! Y - 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。
" ~ `8 z6 A6 N9 n: L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。
% G* f* O$ q- d3 f7 r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。1 N1 `: w* d! X6 k" x6 v o
+ [; Q9 W" x/ N' E1 ^ G7 X. y$ l) m2 z8 b3 N) h7 q
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