私はMATLABでSVMを使用してテキスト分類を行おうとしていますが、MATLABに特徴選択の方法（Chi Sq。、MI、....）があるかどうかを本当に知りたいのですが、さまざまな方法を試し、維持する必要があるためです。最良の方法は、それらすべてを実装する時間がないことです。そのため、MATLABでそのようなメソッドを探しています。誰か知っていますか？
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MATLABには、クラスター分析、ランダムフォレストなど、分類のための他のユーティリティがあります。
に必要なツールボックスがない場合は、LIBSVMsvmtrainをお勧めします。それは無料で、私はそれをたくさん使って良い結果を出しました。
于 2010-06-15T18:35:50.973 に答える
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同様のアプローチは次元削減です。MATLAB では、 PCAまたは因子分析を簡単に実行できます。
または、機能の選択にラッパー アプローチを使用することもできます。毎回特徴のサブセットを取得し、決定した分類アルゴリズム (LDA、デシジョン ツリー、SVM など) を使用してそのサブセットを評価することにより、特徴の空間を検索します。これは、徹底的に、またはある種のヒューリスティックを使用して検索をガイドすることで実行できます (貪欲、GA、SA など)。
Bioinformatics Toolboxにアクセスできる場合randfeaturesは、同様の機能を備えています。実際の使用例のクールな デモもいくつかあります。
于 2010-06-16T02:48:24.987 に答える