Matlab K-Support方法实现代码

本篇介绍了K-support方法的Matlab实现代码。K-support是一种用于稀疏优化和特征选择的有效方法。下面是实现该方法的基本代码：

% 定义参数
X = rand(100, 50);  % 数据矩阵
Y = rand(100, 1);   % 标签
K = 5;              % 支持集合的大小

% 计算相关性
R = corr(X, Y);    % 特征与标签的相关性
[~, idx] = sort(abs(R), 'descend');  % 按照相关性排序

% 选择前K个特征
selected_features = idx(1:K);  % 选择前K个特征

% 输出结果
disp('选中的特征索引:');
disp(selected_features);

此代码通过计算数据矩阵与标签的相关性，选择前K个特征。您可以根据需要调整参数以适应不同的数据集。