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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
! J' ?2 r% F\" L. F b6 y- K - x1=[7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10]';1 J. R: o\" b+ Z& N8 e
- x2=[26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68]';
. b9 o9 x\" K\" i# m5 E m - x3=[6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8]';
4 d) F* q) A3 p) V- Z4 T - x4=[60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12]';: b4 m x4 s7 A3 r& b# K: Z% ^0 P
- X=[x1 x2 x3 x4];( y7 \: t E C( G
- 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]';
4 Q% j R8 {' l2 w - 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 `! L/ Z8 @2 J7 M1 A" l1 w
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。
4 ^, d7 K+ j8 Q* q$ ?6 Y8 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。
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