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高校的ICA计算代码，广泛用于特征选择，降维，目标识别等-Colleges and universities ICA calculation code, widely used in feature selection, dimensionality reduction, target identification, etc.
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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-The code for the PCA principal component analysis, can be used for feature selection, select the largest contribution to the first three principal components
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hierarchical feature selection code in matlab-hierarchical feature selection code in matlab..
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It contains MATLAB source code for different feature selection algorithms
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The matlab code mRMR use for feature selection
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最小冗余最大相关性（MRMR）（MRMR.M）
需要外部库。详情请见MRMR。下载一个更新版本的互信息工具箱
偏最小二乘（PLS）回归系数（ReGCOEF.m）
使用MATLAB统计工具箱中的PLSReress
ReliefF（分类）和RReliefF（回归）（ReleFracePr.M.）
从Matlab STATS工具箱中包装Releff.m。这是Matlab R2010B以后提供的。
ReliefF的另一个选择是使用ASU特征选择工具箱中的代码。这使用WEKA
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是关于文章Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification的Matlab源代码，希望对从事这个方向的人员有所帮助。(Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification)
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