用于特征变量提取的CARS方法

资 源 简 介

用于matlab模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法，竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。

详 情 说 明

本文介绍了一种用于matlab模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法——竞争性自适应重加权算法（CARS）。该算法使用自适应重加权采样（ARS）技术，选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，并去除权重小的波长点。此外，该算法还利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，从而能够有效地寻找最优变量组合。这些方法可以显著提高模型的准确性和稳定性，特别是在处理大量数据时。因此，竞争性自适应重加权算法是一种非常有用的特征变量提取方法。