【自编】使用L1范数和L2范数来执行特征选择和正则化的MATLAB代码

首先加载了一个包含150个样本和4个特征的数据集，然后添加了一些随机噪声。
接下来，计算每个特征的L1范数，并使用prctile函数找出L1范数前50%的特征。将这些特征保留下来，剩余特征进行L2范数正则化。具体来说，将每个L2范数归一化为1，并乘以一个较小的常数λ。
最后，使用经过特征选择和正则化的数据训练一个线性判别分析模型，并使用交叉验证评估其分类效果。

文件列表：
Untitled.m

运行例图：



使用L1范数和L2范数来执行特征选择和正则化的MATLAB代码.rar (739 Bytes, 下载次数: 0, 售价: 100 积分)

2023-11-5 05:59 上传

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