Matlab筛选比例变化特征转换

采用变量筛选技术，精准、快速地提取天然植物特征成分，提升传统筛选效率和准确性。

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。

本代码使用SVM_RFE来循环递归式的对数据特征进行排序，从而筛选出有用的特征，同时可以看到特征排序，已经每次筛选出去的特征。

清甜香组分筛选的变量工具合集，功能上是挺细的那种。Mann-Whitney-Wilcoxon 检验配合 SPA 和 Moving Windows-PLS，这组合用下来，能从烟叶里筛出味道够“清甜”的关键成分，不用靠拍脑袋，全靠数据说话。 SPA 的阈值设在 >0.345，选出的几个成分像 11.92、13.06 这些，主要集中在 11.5-15.5 和 24.5-28.0 区间，和感官数据也挺契合的。加上 MW 法 的成分窗口选取，比如 RSMECV>2.5 的时候，分类准确率能冲到 88.20%，还是挺靠谱的。 文件名、参数啥的都有列，实用性高。数据里还标了不同方法下的准确率对比，比如 SP

如果你在做主成分（PCA）方面的工作，是需要筛选特征值因子时，特征值因子的筛选方法可以说是挺实用的。简单来说，就是在对特征值按大小排序后，删除掉那些占比小的特征值，通常是总和的 15%以下。这样做的好处是，剩下的特征值累积贡献率超过 85%，还能保证主成分对原始变量有足够的解释力。值得注意的是，这个比例不一定是硬性规定，更多时候是一个经验值。不过，如果你还需要进一步精确，像相关系数的平方和也能你选择合适的主成分。这里没有过多展开，但相关方法还是有多成熟的理论和实践。，这个步骤对数据降维、数据清洗时都挺有的。对于其他类似的应用，建议先做个初步筛选，再决定是否进一步细化。

在 MATLAB 中结构数组时，kFields是个挺实用的工具。它的作用其实简单：从结构数组中保留你需要的字段，避免手动遍历、创建新结构。对于那些经常需要调整结构数组的开发者，kFields能省去不少麻烦。 比如，假设你有个结构数组，里面有多个字段，有时候你只想保留其中几个字段，kFields能轻松帮你搞定。像下面这样： s = struct('Field1', [1 2 3], 'Field2', {'a', 'b', 'c'}, 'Field3', [4, 5, 6]); fields_to_keep = {'Field1', 'Field3'}; new_s = kFields(s, f

1951―2005 年的鞍山气候数据代码，用的是小波、线性趋势和滑动平均这些老牌利器，搭配统计图做起来还挺直观的。是气温日较差、初霜终霜这些指标，能帮你快速跑出趋势，适合做农业、生态、城市气候类项目。 逐日数据的气温距平做得蛮扎实，适合你拿去做对比。比如你要搞个“过去 50 年降水变化趋势”的小论文，这套数据结构就还挺好上手的，变量分类也清楚。 值得一提的是，像积温、透雨这种容易被忽视的指标，它也考虑到了，做农业相关研究的可以重点关注下。用Python配合这些老数据做气候建模还挺合适，像文章中提到的短期气候实习代码就挺配的。 不过数据跨度长达 55 年，建模时你要注意格式统一，早年数据得自己清

这个函数接受带有子图的图形作为输入，并通过统一设置子图比例以及删除多余轴标签来改善图形外观。例如，用户可以指定自定义的x轴和y轴限制值，或者让代码自动处理它们。

宝鸡市 PM10 浓度变化特征这篇文章，了从 2003 年到 2007 年，关于宝鸡市区空气中可吸入颗粒物浓度的变化规律。研究利用大气自动监测数据并结合气象资料，了不同季节、不同时间段的 PM10 浓度差异。比如，每年 12 月 9 点的浓度最高，3 月凌晨 2 点最低，数据对市民了解空气质量和健康保护有。如果你是环保领域的从业者或者对空气质量感兴趣，这篇文献值得一读。方式直观，结果清晰，适合做进一步的空气质量趋势预测。如果你在做相关研究，可以参考它的数据方法来完善你的项目。