非扩展熵的纹理分类挺有意思的，尤其是你平时接触图像的话。这套 MATLAB 代码用的是一种叫非扩展熵的统计量，专门图像里的那种“乱中有序”的复杂纹理。比传统的香农熵更适合搞空间关联性强的图像，比如自然纹理、医学图像那种。

GLCM 灰度共生矩阵也用上了，配合非扩展熵来提取纹理特征，算是经典搭配。你可以直接从图像中提取特征，比如对比度、能量、相似性这些，响应也快，代码也清晰。

再往下，高斯信息增益这部分也蛮实用的，主要用来选最靠谱的分类特征。不用手动挑，自动选得还挺准。分类算法也支持得比较多，SVM、KNN、随机森林这些主流模型都能直接用。

整个项目流程也顺：预图像 → 提特征 → 特征选择 → 模型分类 → 输出结果。结果还可视化了，像混淆矩阵、准确率都一目了然。对新手也比较友好，逻辑清晰、结构整洁。

如果你做图像、搞纹理分类比较多，或者研究特征提取的模型，这套代码还挺值得研究一下的，效率不低，稳定性也不错。