KECA（训练、测试集分开）.zip_Q9A_keca_核熵_核熵分析_测试集

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4星 · 超过85%的资源 31 浏览量 2022-07-14 11:19:13 上传评论 3 收藏 1KB ZIP 举报

KECA，全称为Kernel Entropy Component Analysis（核熵成分分析），是一种基于机器学习的数据降维技术。该方法结合了核方法和熵理论，用于提取数据的主要结构，尤其适用于非线性高维数据的处理。在给定的"KECA（训练、测试集分开）.zip"压缩包中，包含了一个名为"KECA（训练、测试集分开）.m"的MATLAB程序，这表明我们可以使用这个程序来执行KECA算法，并且程序已经考虑了训练集和测试集的分离，这对于评估模型的泛化能力至关重要。 1. **核熵成分分析**：核熵成分分析（KCA）是熵成分分析（ECA）的一种扩展，ECA是一种基于信息熵的无监督特征选择方法。KECA通过引入核技巧，能够处理非线性可分的数据，使得在高维空间中的复杂关系得以揭示。在KECA中，数据被映射到一个高维的特征空间，其中通过计算数据分布的熵来确定关键特征。 2. **训练集与测试集的分离**：在机器学习中，训练集用于学习模型参数，而测试集用于评估模型的性能。将数据分为这两部分可以防止过拟合，即模型过于依赖训练数据而无法泛化到新数据。这里的“KECA（训练、测试集分开）.m”程序很可能包含了数据划分的逻辑，确保了模型在训练和评估阶段使用不同的数据集。 3. **MATLAB程序**：MATLAB是一种广泛用于科学计算、数据分析和算法开发的编程环境。在这个程序中，用户可能需要输入训练数据和测试数据，然后调用KECA函数进行处理。程序可能包含了加载数据、执行KECA算法、投影数据以及可能的可视化结果等功能。 4. **Q9A问题**：标签中的“q9a”可能是指一个特定的数据集或问题，比如机器学习竞赛中的一个问题。Q9A可能涉及分类任务，KECA在此背景下用于特征选择或降维，以提高模型的预测能力。 5. **核熵分析**：在KECA中，核熵分析是计算每个特征的熵值，熵值可以反映特征的信息含量。通过比较不同特征的熵，我们可以识别出那些对数据分布影响最大的特征，从而实现有效的数据降维。 6. **测试集**：在模型训练后，使用测试集进行验证是评价模型性能的标准步骤。测试集的结果可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现，从而判断模型的泛化能力。这个MATLAB程序提供了一种实施KECA方法的途径，特别是针对非线性数据的处理，并且强调了训练集和测试集的独立性，以保证模型的泛化性能。通过对数据进行核熵分析，我们可以提取出最有信息量的特征，简化数据结构，提高后续分析或建模的效率和准确性。

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KECA（训练、测试集分开）.zip （1个子文件）

KECA（训练、测试集分开）.m 2KB

clear; clc; X=load('E:\KuGou\sxpshuju\baijiujifen\trainjifen.dat'); T=load('E:\KuGou\sxpshuju\baijiujifen\testjifen.dat'); [Xrow, Xcol] = size(X); % Xrow：样本个数 Xcol：样本属性个数 [Xrow_t, Xcol_t] = size(T) %% 数据预处理，进行标准化出理，处理后均值为0方差为1 X0=zscore(X); % 标准阵X0,标准化为均值0，方差1; T0=zscore(T); c=3.61 % 核参数取值 %% 求核矩阵 for i = 1 : Xrow for j = 1 : Xrow K(i,j) = exp(-(norm(X0(i,:) - X0(j,:)))^2/c);%求核矩阵，采用径向基核函数，参数c end end %% 特征值分解 [V,D]=eig(K, 'nobalance' );%求特征值和特征向量 d1=max(D);%求每一列的最大特征值 for i = 1 : Xrow entropy(i) = d1(:,i)*(V(:,i)'*n0)^2;%求熵 end [t,r]=sort(entropy,'descend');%将特征值按降序排列，t是排列后的数组，r是序号 k1=V(:,r);%对应于特征值的特征向量 for i=1:max(r); G(i)=t(i)/sum(t); end G;%求某个特征值的贡献率 Z=K*k1; %训练样本核熵变换后输出结果 %% 测试样本处理 for i=1:Xrow_t, %test_num是测试样本的个数 for j=1:Xrow,%cov_size是训练样本的个数 K_t(i,j)= exp(-(norm(T0(i,:) - X0(j,:)))^2/c); end end Zt = [K_t*k1];%测试样本核熵变换后输出结果 save ktr1.dat Z -ascii; save kt201.dat Zt -ascii; x1=Z(1:80,1); x2=Z(1:80,2); x3=Z(1:80,3); y1=Z(81:160,1); y2=Z(81:160,2); y3=Z(81:160,3); z1=Z(161:240,1); z2=Z(161:240,2); z3=Z(161:240,3); o1=Z(241:320,1); o2=Z(241:320,2); o3=Z(241:320,3); p1=Z(321:400,1); p2=Z(321:400,2); p3=Z(321:400,3); q1=Z(401:480,1); q2=Z(401:480,2); q3=Z(401:480,3); plot3(x1,x2,x3,'b<',y1,y2,y3,'g+',z1,z2,z3,'r*',o1,o2,o3,'m>',p1,p2,p3,'co',q1,q2,q3,'k^'); xlabel('FD1'); ylabel('FD2'); zlabel('FD3'); z=Zt; y1=z(1:20,1); y2=z(1:20,2); y3=z(21:40,1); y4=z(21:40,2); y5=z(41:60,1); y6=z(41:60,2); y7=z(61:80,1); y8=z(61:80,2); y9=z(81:100,1); y10=z(81:100,2); y11=z(101:120,1); y12=z(101:120,2); figure; plot(y1,y2,'b<',y3,y4,'g+',y5,y6,'r*',y7,y8,'m>',y9,y10,'co',y11,y12,'k^'); xlabel('FD1'); ylabel('FD2');