Relief(5)_matlab_特征选择_

%========================================================================== % % 函数名：weighted % 函数介绍：计算基因的权重向量。 % 输入参数：data是归一化之后的基因表达谱数据。 % r1是第一类样本的个数 % r2是第二类样本的个数 % 输出参数：w是基因的分类权重。是一个列向量。 % m是表达谱数据中总的基因个数 % %========================================================================== function [w , m] = weighted ( r1, r2, data ) [m, n] = size ( data ); w = zeros (1, m);%每一个特征都有一个分类权重。 %首先：使每个样本的类内和类间距离个数相等。 if r1 <= r2 k = r1; else k = r2; end %第二步：求特征的分类权重。 for i = 1 : n %样本循环 x = data (:, i); %x是样本向量。 if i <= r1 fine = 1; %样本属于第一类。 else fine = 0; %样本属于第二类。 end [ data_hm ] = distant (r1, r2, data, x, fine, k);%针对样本x找到一个m×2k的阵data_hm a = 0; %特征分类权重的第一个累加项。 b = 0; %特征分类权重的第二个累加项。 for r = 1 : m %基因循环 for j = 1 : 2*k %同类、异类样本循环。 for t =1: 2*k %临时样本阵的样本循环。 if (j <= k & t <= k) || (j > k & t > k ) a = a + (data_hm (r, j) - data_hm (r, t))^2; else b = b + (data_hm (r, j) - data_hm (r, t))^2; end end end a = a / k; b = b / k; w( r ) = w( r ) - a + b; end % for r=1:m %基因循环 end w = transpose ( w ); % end