说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：特征降维方法，其中包含有典型的特征组合方式——PCA和特征选择中的SFFS，SBS，SFS。共四类常用的特征降维方式。

matlab-特征选择 SFS特征选择 特征选择matlab sfs SFS、SBS、SFFS

说明：遗传算法用于模式分类的特征选择。以minstall数据库为例，介绍了详细应用例程。内容详细对初学者很有帮助。

matlab 分类 算法 选择 mnist 遗传 数据 特征

说明：主要用于近红外光谱处理中光谱特征选择，是目前近红外光谱数据处理的重要方法之一。

近-红外 红外光谱处理 中红外光谱 红外特征 红外光谱

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA

说明：基于特征点的图像拼接，但需要人工选择特征点。

鍥惧儚鎷兼帴-matlab 特征-选择 特征选择-matlab 特征选择matlab 特征点

说明：模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。

剪辑近邻法 特征选择 PR_code是什么 K. 特征选择-matlab

说明：基于互信息理论的最大相关排序算法，可应用于各领域的特征选择。

互信息-特征 feature-ranking 特征选择 互信息 特征选择-matlab

说明：该代码为PCA主成分分析，可用于特征选择，选取贡献最大的前三个主成分

matlab-特征选择 pca-主成分 主成分-贡献 特征贡献 PCA主成分

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。

AUC-SVM 特征选择算法 男女生分类器 svm-auc svm识别分类