本代码示例展示了如何使用Matlab实现降维和特征选择算法。代码简洁易懂，注释清晰，方便用户理解和学习。

主要功能：

  • 实现多种降维算法，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
  • 实现多种特征选择算法，例如ReliefF、最小冗余最大相关性(mRMR)等。
  • 提供示例数据和测试脚本，方便用户测试和验证算法性能。

使用方法：

  1. 下载代码并解压。
  2. 打开Matlab软件，将工作目录切换到代码所在目录。
  3. 运行测试脚本，例如demo_pca.m或demo_reliefF.m。

代码结构：

  • dimension_reduction文件夹：包含降维算法代码。
  • feature_selection文件夹：包含特征选择算法代码。
  • data文件夹：包含示例数据。
  • demo_*.m文件：测试脚本。

注意事项：

  • 代码需要在Matlab环境下运行。
  • 部分算法可能需要安装额外的工具箱。

学习资源：

希望本代码示例能够帮助您更好地理解和应用降维和特征选择算法！