MATLAB对目标特征提取的程序

一款不错的目标特征提取的程序，由于MATLAB简单易学，所以此程序比较简单易懂，便于特征提取实用

%----4.18编 增 l减 r法  特征选择 
clear;
clc;
%--------特征导入  请自行修改
M=256;N=256;
load coourfeature_0420_FGL-5 %%%共生矩阵 96.14％
feature{1}=coourfeature（:1）;
feature{2}=coourfeature（:2）;
feature{3}=coourfeature（:3）;
load fufeature_0420_FGL-5 %%复小波  98.26％
for i=1:13
    feature{3+i}=wavefeature（:i）;
end
load wavefeature_feixia_0420_FGL-5%%%非下采样小波  97.58％
for i=1:7
    feature{16+i}=wavefeature（:i）;
end
load wavefeature_0420_FGL-5%%小波 97.65％
for i=1:7
    feature{23+i}=wavefeature（:i）;
end
%%%%%%%----------归一化
[m n]=size（feature{1}）;
for j=1:30%一共30组特征 这里 请自行修改
    mx=max（feature{j}）;
    mi=min（feature{j}）;
    mxx=（mx-mi）;
    mii=ones（[m n]）*mi;
    feature{j}=（feature{j}-mii）./mxx;
end
%-------------------------特征选择开始啦!!
%-说明:本算法是l>r就是自下而上的计算

l=4;r=3;d=1;%d 是最终要得到的特征数 l是每次增加的特征 r是每次减去的特征 
chosen=[];%%表示已选的特征
chosen=[chosen 1];
while d<12
    %-----------------------------1 选l个特征-------------------------------------
    for j=1:l   %选l个特征
        J=zeros（[1 30]）;
        for i=1:30  %%一共30组特征 这里 请自行修改 
           [mm nn]=size（chosen）;
            for p=1:nn
                 if i==chosen（p）
                    J（i）=0;
                    break;   
                 else
                      J（i）=J（i）-sum（sum（（feature{i}-feature{chosen（p）}）.^2））;          
                 end
            end
        end
        mi=min（J）;
        for i=1:30
            if J（i）==0
               J（i）=mi;     
            end
        end
        [ma1 we1]=max（J）;
        chosen=[chosen we1];             
    end
%-----------------------------2 去掉r个特征-------------------------------------
   
    dele=[];
   for j=1:r   %%删r个
       [ch chnum]=size（chosen）;
      J=zeros（[1 chnum]）;ii=0;  
      for i=1:chnum  %     去掉chosen中第i个的效果
      [mm nn]=size（chosen）;
        for p=1:nn
            
            
              for q=1:nn    
                  if （chosen（q）~=chosen（i）） & （chosen（p）~=chosen（i））             
                    J（i）=J（i）-sum（sum（（feature{chosen（q）}-feature{chosen（p）}）.^2））;  
                  end
              end
           
        end
      end
%        mi=min（J）;
       for cc=1:chnum
            if J（cc）==0
                J（cc）=mi;
            end
       end
       [ma we]=max（J）;  
        chosen（we）=[];
                
    end
    d=d+l-r
end

[mm nn]=size（chosen）;
tezh=[];
for i=1:nn
    tezh=[tezh feature{chosen（i）}];
end
% %%%%%%%%聚类
% [IDCU]=kmeans（tezh4）;
%        cc（IDC==11）=0;
%        cc（IDC==21）=0.25;
%        cc（IDC==31）=0.5;
%        cc（IDC==41）=0.75;
% % g=reshape（ccMN）; 
% %  figureimshow（g）;
%  save 0423gFGL g

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2007-12-25 13:49  feature_selection7777\
     目录           0  2006-12-04 21:24  feature_selection7777\feature selection\
     文件        2842  2006-12-04 21:21  feature_selection7777\feature selection\pluslr.m
     文件        2221  2006-12-04 21:23  feature_selection7777\feature selection\sbs.m
     文件        3462  2006-12-04 21:22  feature_selection7777\feature selection\sffs.m
     文件        1803  2006-12-04 21:23  feature_selection7777\feature selection\sfs.m
     文件        1223  2007-11-29 11:22  feature_selection7777\说明.txt