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2019-12-10, 20:48
我已经准备好在MATLAB中使用文本分类数据集。每个文档都是该数据集中的一个向量，并且该向量的维数非常高。在这些情况下，peopl通常会对向量进行某些功能选择，例如您实际找到的WEKA工具包。 MATLAB中有类似的东西吗？如果不能，那么我可以建议我做些什么...吗？谢谢
回答：
MATLAB（及其工具箱）包括许多处理功能选择的功能：
RANDFEATURES (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/randfeatures.html) （生物信息学工具箱）：生成分类器指导的随机特征子集
RANKFEATURES (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/rankfeatures.html) （生物信息学工具箱）：按类可分离性标准对要素进行 (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/rankfeatures.html)排名
SEQUENTIALFS (http://www.mathworks.com/help/stats/sequentialfs.html) （统计工具箱）：顺序特征选择
RELIEFF (http://www.mathworks.com/help/stats/relieff.html) （统计工具箱）：Relief-F算法
TREEBAGGER.OOBPermutedVarDeltaError (https://www.mathworks.com/help/stats/treebagger.oobpermutedvardeltaerror.html) ， predictorImportance (https://www.mathworks.com/help/stats/compactclassificationensemble.predictorimportance.html) （统计工具箱）：使用集成方法（袋装决策树）
您还可以找到示例来说明在实际数据集上的用法：
识别重要特征并分类蛋白质谱 (https://www.mathworks.com/help/bioinfo/examples/identifying-significant-features-and-classifying-protein-profiles.html)
遗传算法搜索质谱数据特征 (https://www.mathworks.com/help/bioinfo/examples/genetic-algorithm-search-for-features-in-mass-spectrometry-data.html)
此外，还存在第三方工具箱：
用于降维的Matlab工具箱 (http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/)
LIBGS：用于基因选择的MATLAB软件包 (http://web.archive.org/web/20090430124306/https://users.cs.fiu.edu/~yzhan004/genesel.html)
否则，您总是可以直接从MATLAB中从WEKA调用您喜欢的函数，因为它包含JVM ...
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/4419070)
回答：
MATLAB（及其工具箱）包括许多处理功能选择的功能：
RANDFEATURES (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/randfeatures.html) （生物信息学工具箱）：生成分类器指导的随机特征子集
RANKFEATURES (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/rankfeatures.html) （生物信息学工具箱）：按类可分离性标准对要素进行 (http://www.mathworks.com/help/bioinfo/ref/rankfeatures.html)排名
SEQUENTIALFS (http://www.mathworks.com/help/stats/sequentialfs.html) （统计工具箱）：顺序特征选择
RELIEFF (http://www.mathworks.com/help/stats/relieff.html) （统计工具箱）：Relief-F算法
TREEBAGGER.OOBPermutedVarDeltaError (https://www.mathworks.com/help/stats/treebagger.oobpermutedvardeltaerror.html) ， predictorImportance (https://www.mathworks.com/help/stats/compactclassificationensemble.predictorimportance.html) （统计工具箱）：使用集成方法（袋装决策树）
您还可以找到示例来说明在实际数据集上的用法：
识别重要特征并分类蛋白质谱 (https://www.mathworks.com/help/bioinfo/examples/identifying-significant-features-and-classifying-protein-profiles.html)
遗传算法搜索质谱数据特征 (https://www.mathworks.com/help/bioinfo/examples/genetic-algorithm-search-for-features-in-mass-spectrometry-data.html)
此外，还存在第三方工具箱：
用于降维的Matlab工具箱 (http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/)
LIBGS：用于基因选择的MATLAB软件包 (http://web.archive.org/web/20090430124306/https://users.cs.fiu.edu/~yzhan004/genesel.html)
否则，您总是可以直接从MATLAB中从WEKA调用您喜欢的函数，因为它包含JVM ...
更多&回答... (https://stackoverflow.com/questions/4419070)