51.MATLAB编程基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选.zip资源-CSDN文库

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在本资料中，主题聚焦于MATLAB编程以及利用最小冗余最大相关性（Minimum Redundancy Maximum Relevance, MIV）原则进行神经网络变量筛选，特别是应用在基于反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的情境下。变量筛选在数据分析和建模中至关重要，因为它可以帮助我们剔除不相关或冗余的输入变量，从而提高模型的效率和预测精度。以下将详细介绍这一领域的关键知识点。 MATLAB是一种广泛用于数值计算、符号计算、数据可视化和建模的高级编程环境。在机器学习领域，MATLAB提供了丰富的工具箱，包括神经网络工具箱，使得用户能够方便地构建、训练和优化神经网络模型。反向传播神经网络（BP神经网络）是多层前馈网络中最常见的一种，其学习算法基于梯度下降法，通过反向传播误差来调整网络权重。BP网络的核心是通过迭代更新权重，以最小化预测输出与实际输出之间的差异，即误差函数。在变量筛选过程中，BP网络可以被用作评估各个输入变量对模型预测能力的影响。最小冗余最大相关性（MIV）原则是特征选择的一个统计方法，它旨在寻找最能代表数据集且相互之间相关性最低的特征子集。MIV通常结合信息理论中的互信息（Mutual Information, MI）来衡量两个变量之间的依赖程度。通过计算所有可能的特征组合，我们可以找到一组特征，它们既具有高相关性（与目标变量），又具有低冗余性（彼此之间）。在神经网络变量筛选中，MIV可以有效地减少过拟合风险，提升模型泛化性能。在MATLAB编程中实现MIV与BP神经网络的结合，通常包含以下几个步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，归一化或标准化输入变量，以确保各变量在同一尺度上。 2. 计算互信息：使用MATLAB的函数计算输入变量与目标变量，以及输入变量间的互信息。 3. 应用MIV策略：根据互信息结果，选取满足MIV条件的变量子集。 4. 构建BP神经网络：使用选定的变量子集构建BP神经网络模型，并设定网络结构（如层数、每层神经元数量等）。 5. 训练与验证：使用训练数据训练网络，然后在验证数据上评估模型性能，如通过交叉验证来防止过拟合。 6. 调整参数：根据验证结果，可能需要调整网络的超参数，如学习率、动量项等，以进一步优化性能。 7. 测试与应用：使用测试数据集评估模型的泛化能力，并在实际问题中应用模型。通过以上过程，我们可以构建一个高效的BP神经网络模型，同时通过MIV策略减少了输入变量的数量，提高了模型的解释性和计算效率。这种结合了统计学与机器学习的方法在许多实际问题中都有广泛应用，例如在医学诊断、金融预测、工程设计等领域。在实践中，理解并熟练掌握MATLAB编程以及如何运用MIV和BP神经网络进行变量筛选，对于提升模型性能和解决复杂问题具有重要意义。

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51.MATLAB编程基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选

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%% Matlab神经网络43个案例分析 % 神经网络变量筛选—基于MIV的神经网络变量筛选 % by 王小川(@王小川_matlab) % http://www.matlabsky.com % Email:sina363@163.com % http://weibo.com/hgsz2003 %% 清空环境变量 clc clear %% 产生输入输出数据 % 设置步长 interval=0.01; % 产生x1 x2 x1=-1.5:interval:1.5; x2=-1.5:interval:1.5; % 产生x3 x4（噪声） x=rand(1,301); x3=(x-0.5)*1.5*2; x4=(x-0.5)*1.5*2; % 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。 F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2); %设置网络输入输出值 p=[x1;x2;x3;x4]; t=F; %% 变量筛选 MIV算法的初步实现（增加或者减少自变量） p=p'; [m,n]=size(p); yy_temp=p; % p_increase为增加10%的矩阵 p_decrease为减少10%的矩阵 for i=1:n p=yy_temp; pX=p(:,i); pa=pX*1.1; p(:,i)=pa; aa=['p_increase' int2str(i) '=p;']; eval(aa); end for i=1:n p=yy_temp; pX=p(:,i); pa=pX*0.9; p(:,i)=pa; aa=['p_decrease' int2str(i) '=p;']; eval(aa); end %% 利用原始数据训练一个正确的神经网络 nntwarn off; p=yy_temp; p=p'; % bp网络建立 net=newff(minmax(p),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm'); % 初始化bp网络 net=init(net); % 网络训练参数设置 net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.mc=0.9; net.trainParam.epochs=2000; % bp网络训练 net=train(net,p,t); %% 变量筛选 MIV算法的后续实现（差值计算） % 转置后sim for i=1:n eval(['p_increase',num2str(i),'=transpose(p_increase',num2str(i),');']) end for i=1:n eval(['p_decrease',num2str(i),'=transpose(p_decrease',num2str(i),');']) end % result_in为增加10%后的输出 result_de为减少10%后的输出 for i=1:n eval(['result_in',num2str(i),'=sim(net,','p_increase',num2str(i),');']) end for i=1:n eval(['result_de',num2str(i),'=sim(net,','p_decrease',num2str(i),');']) end for i=1:n eval(['result_in',num2str(i),'=transpose(result_in',num2str(i),');']) end for i=1:n eval(['result_de',num2str(i),'=transpose(result_de',num2str(i),');']) end %% MIV的值为各个项网络输出的MIV值 MIV被认为是在神经网络中评价变量相关的最好指标之一，其符号代表相关的方向，绝对值大小代表影响的相对重要性。 for i=1:n IV= ['result_in',num2str(i), '-result_de',num2str(i)]; eval(['MIV_',num2str(i) ,'=mean(',IV,')']) end

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