无穷特征筛选基于图的特征过滤技术

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。

此工具可用于生成输入图像的筛选关键点和描述符。

特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术，从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要，通过选择合适的特征选择算法，可以去除不相关和冗余特征，提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。

基于内容的图像搜索，依据色彩和质感特征进行检索。开发环境为VC，提取并存储相关特征于内存中，以加快搜索速度。该搜索系统能有效提升检索效率。

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

提出了两种新颖的特征选择算法。第一个是过滤方法，而第二个是包装方法。两种算法都依赖于多目标优化中的拥挤距离来衡量特征的重要性，对特征进行有效排序。较少拥挤的特征在目标属性（如类标签）上表现出更大的影响力，从而优化了特征选择的精度。实验结果验证了所提算法在不同数据集上的有效性和鲁棒性，展现了其在复杂场景中的适应能力。

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。

这个MATLAB源码库包含了使用Freeman-Simoncelli模型作为视野的偏心物体检测器（FOD）。已在MATLAB R2014a及更高版本以及Ubuntu Linux 14.04和16.04上进行了测试。main.m脚本提供了示例调用，展示了如何在提供的数据集上训练和运行FOD和其滑动窗口（SW）版本。