matlab逐步回归选择特征

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1. %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
   6 y& V6 `2 y2 n2 v4 g) }
2. x1=[7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10]';
   4 k: F. G5 @* G1 \5 l
3. x2=[26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68]';8 h% M5 s9 f7 w5 O( \
   
4. x3=[6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8]';! ~* Z1 ?/ ?3 s' T/ ]3 d) `
   
5. x4=[60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12]';
   + ~% @- r  I7 Z4 Z% l
6. X=[x1 x2 x3 x4];
   7 B2 \' B! U& C8 Q  X0 v
7. 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]';- L0 i5 {  j/ M$ ^\" G
   
8. stepwise(X,Y)

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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。
- w  B1 w) f$ e7 A& h) k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。
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。

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3 j& \8 f: Q, O9 r6 A# i4 k. \; o( J