文本按照一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术。文本分类是文本挖掘的基础。而 特征选择又是文本分类中的核心．论文分析了以前特征选择方法中由于特征数目过多而造成分类时间和精度不高的缺 点。提出了一种基于粗糙集的特征选择方法．其特点是以特征在文本分类中的重要性对特征进行选择

采用无信息变量消除法（UVE）对变量进行筛选，筛选出最重要的变量信息。

VSM文本特征选择 文本特征选择 文本特征选择 文本特征选择

此matlab的mrmrd程序代码是基于特征选择的代码，可以筛选出最优的特征。

该代码是最小冗余最大相关性（mRMR）代码，里面也包含了数据和案例，很容易跑通代码。

光谱的变量选择/特征选择算法

使用主成分分析的人脸识别，给特征空间降维，从而提高运算效率。

前向回归法，求解特征选择 matlab源程序。本来是lasso模型用lars算法求解的，lars写不出来，只能用前向回归替代

本书系统深入地论述用于模式识别的特征选择的理论与方法。在内容上注重系统、全面地论述特征选择理论和方法，并力求反映国内、外特征选择领域的最新发展趋势。 全书重点论述各种有监督和无监督特征选择理论及方法。全面涵盖特征选择原理、特征选择方法分类、各类特征选择方法特点及特征选择算法性能评价方法等知识。论述各种特征评价方法。论述各种滤波式、封装式特征选择方法的原理、工作流程及算法步骤。论述特征选择集成方法、特征选择方法与样本选择及分类器集成的融合方法。还包括用于无监督模式识别的基于图谱理论的特征选择方法，用于优化深度学习网络的特征选择方法等的最新研究成果。

pca图像处理的程序，希望能够帮助各位的程序实现，来完成相关的研究学习