变量筛选优化天然植物特征成分筛选

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

随着优劣比分析的发展，我们评估了淫羊藿不同部位的抑制活性。宝霍苷I和淫羊藿苷的浓度效应曲线显示，60-80%部位的活性优于淫羊藿提取物。此外，宝霍苷I表现出S型作用曲线，与淫羊藿苷的作用方式可能不同。

此工具可用于生成输入图像的筛选关键点和描述符。

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。

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。

MATLAB神经网络43个案例分析：基于MIV的神经网络变量筛选 在这份资料中，您将深入了解基于MIV（输入变量重要性）的变量筛选方法。该方法结合了BP神经网络（反向传播神经网络），帮助您更有效地筛选出对模型最关键的变量。通过43个具体的案例分析，文件详细讲解了如何通过神经网络变量筛选提升模型的预测精度和可靠性。 此压缩包文件包含丰富的MATLAB案例数据，并提供清晰的步骤指导和代码示例，帮助您掌握如何通过MIV和BP神经网络组合的方式进行变量筛选。 内容亮点： 43个经典案例，覆盖从基础到高级的神经网络应用。 MIV方法与BP神经网络的结合，展示变量筛选在提高模型性能中的作用。 各种MAT

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

MATLAB神经网络案例分析探讨了基于MIV的变量筛选技术在BP神经网络中的应用。这项技术利用先进的数学计算方法，帮助优化神经网络的性能，提高预测准确率和效率。研究结果显示，该方法在处理复杂数据集时表现突出，为未来神经网络设计提供了新的视角和方法。