我正在对 25 x 125 图像集执行机器学习。获得 rgb 组件后，每个示例变成 9375 个功能（我有大约 675 个）。我正在尝试fminunc并且fminsearch我认为我的方法有问题，因为它是“冻结”的，但是当我将特征数量减少 10 倍时，它需要一段时间但有效。如何在保持图片中相关信息的同时最大限度地减少特征数量？我尝试了 k-means，但我看不出它有什么帮助，因为我仍然有相同数量的功能，只是有很多冗余。
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您正在寻找特征缩减或选择方法。例如看这个库：
http ://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html
或者看这个问题
Feature Selection in MATLAB
如果你谷歌feature selection/reduction matlab会发现很多相关的文章/工具。或者你可以google一些常用的方法，比如PCA（主成分分析）。
于 2012-05-03T18:05:37.560 回答